UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE CIENCIAS ... · A mis padres por enseñarme que no...

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE CIENCIAS AGRÍCOLAS

CARRERA DE INGENIERÍA AGRONÓMICA

APLICACIÓN DEL MODELO RUSLE PARA EL CÁLCULO DE LA

EROSIÓN HÍDRICA EN LA MICROCUENCA RÍO CUBÍ.

TESIS DE GRADO PREVIA A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO

DE INGENIERO AGRÓNOMO

ÁNGEL DANIEL PERALTA UMATAMBO

QUITO – ECUADOR

2015

ii

DEDICATORIA

Con todo mi amor para los dos pilares fundamentales de mi vida, mis padres Mariana y

Victor.

A mis hermanos Andrés, Kevin, mis tíos y primos por estar siempre presentes,

acompañándome.

iii

AGRADECIMIENTO

A mis padres por enseñarme que no existen límites para alcanzar el éxito y por estar

siempre conmigo apoyándome en cada decisión tomada a lo largo de mi vida, a mis

hermanos, tíos, primos por demostrarme que la perseverancia es el boleto para llegar a

un objetivo.

A la Facultad de Ciencias Agrícolas de la Universidad Central por impartirme sus

enseñanzas y conocimientos mismos que me formaron profesionalmente.

Al Ingeniero Carlos Montúfar por el apoyo brindado para la elaboración del presente

trabajo.

A mis amigos de la universidad Lorena, Mabes, Juan, David y del colegio Rommel, Pablo,

Jhon, Fernando por ser esa familia que uno escoge a lo largo de la vida, profesores y

todos aquellos que estuvieron conmigo a lo largo de este camino.

AUTORIZACIÓN DE LA AUTORÍA INTELECTUAL

Yo, ÁNGEL DANIEL PERALTA UMATAMBO. En calidad de autor del trabajo de investigaciónde tesis realizada sobre: "APLICACIÓN DEL MODELO RUSLE PARA EL CÁLCULO DE LAEROSIÓN HÍDRICA EN LA MICROCUENCA RÍO CUBÍ.". "MODELLING TO CALCÚLATEHYDIRC EROSIÓN IN THE CUBI RIVER SUB WATERSHED". Por la presente autorizó a laUNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR, hacer uso de todos los contenidos que mepertenecen o de parte de los que contienen esta obra, con fines estrictamenteacadémicos o de investigación.

Los derechos que como autor me corresponden, con excepción de la presenteautorización, seguirán vigentes a mi favor, de conformidad con lo establecido en losartículos 5, 6, 8; 19 y demás pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual y suReglamento.

Quito, 14 de diciembre del 2015

Ángel Daniel Peralta UmatamboC.C. 172401246-1ang_dan¡[email protected]

IV

CERTIFICADO

En calidad de tutor del trabajo de graduación cuyo título es: "APLICACIÓN DEL MODELORUSLE PARA EL CÁLCULO DE LA EROSIÓN HÍDRICA EN LA MICROCUENCA RÍO CUBÍ.",presentado por el señor ÁNGEL DANIEL PERALTA UMATAMBO, previo a la obtención deltítulo de Ingeniero Agrónomo, considero que el proyecto reúne los requisitos necesarios.


Igmtúfar, M. Se.


Ingeniero

Carlos Alberto Ortega, M. Se.

DIRECTOR DE CARRERA DE INGENIERÍA AGRONÓMICA

Presente.

Señor Director:

Luego de las revisiones técnicas realizadas por mi persona del trabajo de graduación"APLICACIÓN DEL MODELO RUSLE PARA EL CÁLCULO DE LA EROSIÓN HÍDRICA EN LAMICROCUENCA RÍO CUBÍ.", llevada a cabo por parte del señor egresado: ÁNGEL DANIELPERALTA UMATAMBO, de la carrera de Ingeniería Agronómica, ha concluido de maneraexitosa, consecuentemente el indicado estudiante podrá continuar con los tramites degraduación correspondientes de acuerdo a lo que estipula las normativas y disposicioneslegales.

Por la atención que se digne dar a la presente, reitero mi agradecimiento.

Atentamente,

/ o^-""/Ing/Agivjeárlos Montúfar, M. Se.

TUTOF/

\\

APLICACIÓN DEL MODELO RUSLE PARA EL CÁLCULO DE EROSIÓN HÍDRICAEN LA MICROCUENCA DEL RÍO CUBÍ.

APROBADO POR:

Ing. Agr. Carlos Montúfar., M.Sc.

TUTOR

Ledo. Diego Salazar

PRESIDENTE

Dr. Jaime Hidrobo.

PRIMER VOCAL PRINCIPAL

Ing. Agr. Juan Pazmiño., M.Sc.

SEGUNDO VOCAL PRINCIPAL

2015

Vil

viii

CONTENIDO

CAPÍTULO PÁGINAS

1 INTRODUCCIÓN ........................................................................................... 1

1.1 Objetivos ...................................................................................................... 2

1.1.1 General......................................................................................................... 2

1.1.2 Específicos .................................................................................................... 2

1.2 Hipótesis ...................................................................................................... 2

2 REVISIÓN DE LITERATURA .......................................................................... 3

2.1 Suelo ............................................................................................................ 3

2.2 Erosión ......................................................................................................... 3

2.3 Erosión Hídrica ............................................................................................. 4

2.3.1 Factores que intervienen en el proceso de Erosión Hídrica ........................ 4

2.3.2 Tipos de erosión hídrica ............................................................................... 6

2.3.3 Mecanismos de la erosión ........................................................................... 7

2.3.4 Procesos de la erosión ................................................................................. 8

2.4 Erosión en el Ecuador .................................................................................. 9

2.5 Consecuencias de la erosión hídrica ............................................................ 9

2.6 Modelos de estimación de la erosión ........................................................ 10

2.6.1 Ecuación universal de pérdida de suelo (RUSLE) ....................................... 10

2.6.2 Evaluación de la erosión hídrica usando un simulador de lluvia ............... 14

2.7 Evaluación de la erosión hídrica usando sistemas de información geográfica

15

2.8 Calibración y validación del modelo .......................................................... 15

3 MATERIALES Y MÉTODOS ......................................................................... 17

3.1 Características del sitio experimental ........................................................ 17

3.1.1 Ubicación del área de estudio ................................................................... 17

3.1.2 División política territorial ......................................................................... 17

3.1.3 Condiciones climáticas ............................................................................... 18

3.2 Material experimental ............................................................................... 19

3.2.1 Materiales de campo ................................................................................. 19

3.2.2 Equipos....................................................................................................... 19

3.2.3 Materiales de oficina ................................................................................. 19

ix

3.2.4 Software ..................................................................................................... 19

CAPÍTULO PÁGINAS

3.3 Métodos ..................................................................................................... 20

3.3.1 Esquema metodológico ............................................................................. 20

3.3.2 Descripción de la microcuenca .................................................................. 21

3.3.3 Observado: Aplicación del Simulador de lluvia ......................................... 21

3.3.4 Modelado: Aplicación del modelo RUSLE .................................................. 26

3.3.5 Aplicación del SIG ...................................................................................... 28

3.3.6 Elaboración de cartografía temática ......................................................... 29

3.3.7 Análisis estadístico ..................................................................................... 29

4 RESULTADOS Y DISCUSIÓN ....................................................................... 30

4.1 Erosión Hídrica método directo (Simulador de lluvia) .............................. 30

4.1.1 Calibración del Simulador .......................................................................... 30

4.1.2 Determinación de unidades homogéneas de erosión ............................... 30

4.2 Erosión Hídrica método indirecto (RUSLE) ................................................ 34

4.2.1 Determinación del Factor R: Erosividad de la lluvia .................................. 35

4.2.2 Determinación del Factor K: Erodabilidad del suelo ................................. 35

4.2.3 Determinación del Factor LS. Longitud y grado de la pendiente (Factor

Topográfico) ........................................................................................................... 36

4.2.4 Determinación del Factor C. Cobertura del suelo ..................................... 38

4.2.5 Determinación del Factor P. Prácticas de conservación ........................... 39

4.2.6 Aplicación del Modelo RUSLE .................................................................... 39

4.3 Comparación y validación del modelo de la Ecuación Universal de Perdida de

Suelo Revisada (RUSLE) ......................................................................................... 41

4.3.1 Validación .................................................................................................. 42

4.4 Calibración .................................................... ¡Error! Marcador no definido.

5 CONCLUSIONES ......................................................................................... 43

6 RECOMENDACIONES ................................................................................. 44

7 RESUMEN ................................................................................................... 45

8 BIBLIOGRAFIA ............................................... ¡Error! Marcador no definido.

9 ANEXOS ......................................................... ¡Error! Marcador no definido.

x

INDICE DE ANEXOS

ANEXOS PÁG.

1. Valores medias mensuales y las medias anuales de Precipitación, en el período

1970 - 2014, de la estación San José de Minas. 2014. ........................................... 52

2. Texturas superficiales en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015. ................ 53

3. Mapa de erodabilidad del suelo Factor K en la Microcuenca del rio Cubí. Pichincha

2015 ......................................................................................................................... 54

4. Mapa del Factor LS en la Microcuenca del rio Cubí. Pichincha 2015 ..................... 55

5. Mapa del Factor C en la Microcuenca del rio Cubí. Pichincha 2015 ...................... 56

6. Mapa de la Erosión Hídrica obtenida por la RUSLE en la Microcuenca del rio Cubí.

Pichincha 2015 ......................................................................................................... 57

7. Fotografías ............................................................................................................... 58

xi

INDICE DE CUADROS

CUADRO PÁG.

1. Clases, Rangos y Descripción de pendientes. .......................................................... 24

2. Valores de K asociados a la textura y al contenido de materia orgánica, método de

Kirkby y Morgan (1980). .......................................................................................... 27

3. Factor de cobertura vegetal C. ................................................................................ 28

4. Erosión observada, por zona homogénea, en el ensayo con el simulador de lluvia

en la Microcuenca del Río Cubí, Pichincha. 2015. .................................................. 33

5. Texturas superficiales de la Microcuenca del río Cubí. Pichincha, 2015. ............... 35

6. Valores del coeficiente de erodabilidad factor K de la Microcuenca del río Cubí.

Pichincha 2015. ........................................................................................................ 36

7. Porcentaje de pendiente en la Microcuenca del Río Cubí. Pichincha. 2015 ........... 37

8. Valores del coeficiente de cobertura factor C de la Microcuenca del río Cubí.

Pichincha 2015. ........................................................................................................ 38

9. Niveles de erosión ................................................................................................... 40

10. Categorías de erosión en la Microcuenca del Río Cubí. .......................................... 40

11. Erosión registrada en las unidades homogéneas usando el simulador en la

Microcuenca del Río Cubí, Pichincha. 2015............................................................. 41

xii

INDICE DE FIGURAS

FIGURAS PÁG.

1. Localización de la microcuenca del río Cubí ............................................................ 18

2. Precipitación total promedio mensual obtenida de la estación meteorológica San

José de Minas (INAMHI) periodo 1970 - 2014. Pichincha. 2014. ............................ 18

3. Flujograma de la metodología utilizada. ................................................................. 20

4. Partes principales y accesorios del simulador de lluvia. Monge, 2007. .................. 21

5. Esquema del simulador de lluvia. Monge, 2007. .................................................... 22

6. Esquema de la regadera (A) (Monge, 2007) ............................................................ 23

7. Instalación del simulador de lluvia en el campo. (Monge, 2007). .......................... 25

8. Rango de pendientes para determinar las unidades homogéneas de erosión en la

Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015. ............................................................. 30

9. Clases taxonómicas para determinar las unidades homogéneas de erosión en la


10. Usos de suelo para determinar las unidades homogéneas de erosión en la


11. Unidades homogéneas de erosión y puntos de simulación en la Microcuenca del

río Cubí. Pichincha 2015. ......................................................................................... 32

12. Pérdida de suelo en los diferentes rangos de pendientes y usos de suelo en la


13. Factor S (pendiente) en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015. .................. 37

14. Cobertura del suelo. Microcuenca del Río Perlaví, San José de Minas. 2015. ........ 39

15. Índice de correlación entre la erosión modelada y simulada presente en la


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APLICACIÓN DEL MODELO RUSLE PARA EL CÁLCULO DE LA EROSIÓN HÍDRICA EN LA

MICROCUENCA RÍO CUBÍ.

RESUMEN

En la microcuenca del río Cubí perteneciente a la parroquia de Atahualpa se realizó el cálculo de la erosión hídrica aplicando el modelo RUSLE. La metodología que se utilizó en este estudio fue un simulador de lluvia. Para el uso del modelo RUSLE, se integró los factores: R (climático), K (suelo), LS (relieve), C (vegetación) y P (prácticas de conservación) con la ayuda de los sistemas de información geográfica. Los datos simulados se obtuvieron de unidades homogéneas que fueron determinadas mediante la combinación de tipo de cultivo, porcentaje de pendiente y tipo de suelo. Ambos métodos obtuvieron tasas de erosión menores 10 t/ha/año y una correlación de 0,70. Se determinó que la superficie de la microcuenca estudiada se encuentra con erosión leve.

PALABRAS CLAVES: EROSIÓN, RUSLE, SIMULADOR DE LLUVIA, SISTEMAS DE

INFORMACIÓN GEOGRÁFICA.

xiv

MODELLING TO CALCULATE HYDIRC EROSION IN THE CUBI RIVER SUB WATERSHED.

ABSTRACT

This study calculated hydric erosion in the micro-basin of the Cubí River, located in the parish of Atahualpa, using the RUSLE Model. The methodology used herein consisted on a direct method using a rain simulator, which helped obtain real or simulated data, and also on an indirect method applying the RUSLE model for obtaining modeled data. The RUSLE model requires information on climactic factors (R), soil (K), superficial irregularities (LS), vegetation (C) and conservation practices (P), all of which was obtained from geographic information systems. The real data were obtained from homogenous units determined by the type of crops, slope and type of soil where the simulations took place; this study performed two simulations per unit of terrain. The use of both methods helped calculate erosion rates lower than 10t/ha/year, and a linear correlation of 0.70. It was determined that 99.23% of the micro-basin surface is mildly eroded.

KEYWORDS: EROSION, RUSLE, RAIN SIMULATOR, GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS.

APPLICATION OF THE RUSLE MODEL FOR CALCULATING HYDRIC EROSIÓN IN THE MICRO-BASINOF THE CUBÍ RIVER.

Daniel Peralta.1 Carlos Montúfar2

ABSTRACT

This study calculated hydric erosión in the micro-basin of the Cubí River, located in the parish ofAtahualpa, using the RUSLE Model. The methodology used herein consisted on a direct methodusing a rain simulator, which helped obtain real or simulated data, and also on an indirect methodapplying the RUSLE model for obtaining modeled data. The RUSLE model requires information onclimactic factors (R), soil (K), superficial irregularities (LS), vegetation (C) and conservationpractices (P), all of which was obtained from geographic information systems. The real data wereobtained from homogenous units determined by the type of crops, slope and type of soil wherethe simulations took place; this study performed two simulations per unit of terrain. The use ofboth methods helped calcúlate erosión rates lower than lOt/ha/year, and a linear correlation of0.70. It was determined that 99.23% of the micro-basin surface is mildly eroded.

KEYWORDS: EROSIÓN, RUSLE, RAIN SIMULATOR, GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS.

I CERTIFY that the above and foregoing is a true and correct translation of the original document inSpanish. ^

Silvia Donoso /iSilvia Donoso Acosta CERT1FIED TRANSLCertifiedTranslator ID. # 0601 890544ID.: 0601890544

1 Undergraduate candidate, School of Agricultural Sciences, Universidad Central del [email protected] Agronomy Engineer, M. Se, Thesis director. Professor at the School of Agricultural Sciences, UniversidadCentral del Ecuador, [email protected].

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1 INTRODUCCIÓN

Los procesos que de alguna manera provocan en forma real o potencial una disminución de la capacidad productiva del suelo se denominan procesos de degradación, entre los cuales uno de los más importantes es la erosión, ya sea hídrica o eólica (FAO-UNESCO, 1975).

En la década de los años 90; en el mundo, un 25 % de las tierras en uso para la agricultura a nivel global estaban seriamente degradadas, poniendo en serio peligro la sobrevivencia de millones de familias, especialmente en países en vías de desarrollo. El efecto principal de la degradación del suelo es la reducción en la productividad, lo cual afecta a todos quienes dependen de ella (Tayupanta, 1993).

La erosión del suelo reduce la productividad de la tierra y amenaza la viabilidad ambiental y económica de los sistemas de producción agropecuaria con mayor incidencia en los países en desarrollo debido a su alto grado de dependencia de productos de origen agropecuario. La erosión de suelo altera las propiedades ligadas a la producción, como la capacidad de transferir y almacenar agua entre horizontes, la disponibilidad de nutrientes, la agregación y estabilidad del suelo, la disponibilidad de materia orgánica entre otras (LAL, 2000).

En el Ecuador, como en cualquier parte del mundo, los factores climáticos, precipitaciones y viento, son precursores de la erosión; en tanto que las pendientes de los relieves, las características de las formaciones superficiales y suelos, así como los diferentes tipos de cobertura vegetal sobre los cuales el hombre puede tener un impacto erosivo determinante, condicionan la erosión (Noni, 2010).

El Ecuador ha sido y sigue siendo afectado por numerosos procesos erosivos acelerados, de tal manera que se puede considerar que la erosión constituye uno de los principales aspectos de degradación. Alrededor del 50 % del territorio presenta este problema.

Esta situación se acentúa en la sierra ecuatoriana debido a múltiples factores adversos como el minifundio, pendiente, dependencia total o parcial de insumos externos, cambio en los sistemas de producción de cultivos asociados y policultivos por monocultivos, reducción de la diversidad de especies cultivadas, deficientes prácticas de conservación de suelos, falta de políticas e incentivos para la conservación del ambiente (Monar, 2007).

Los factores climáticos, precipitaciones y viento, son creadores de la erosión; en tanto que las pendientes de los relieves, las características de las formaciones superficiales y suelos, así como los diferentes tipos de cobertura vegetal sobre los cuales el hombre puede tener un impacto erosivo determinante condicionan la erosión. (De Noni y Trujillo, 1986).

Los indicadores estadísticos del grado de erosión de las cuencas hidrográficas en la sierra ecuatoriana señalan que un 39.13 % es crítica, 28.26 % seria, 4.35 % moderada, 26.09 % potencial y 2.17 % normal, dando como efectos graves la pérdida de la biodiversidad, degradación de los suelos, alta sedimentación de los principales reservorios, causes de los ríos de la parte baja de las cuencas y graves inundaciones. (Espinosa, 1993).

Esta investigación tiene por objeto aplicar la Ecuación Universal de Perdida de Suelo (RUSLE) que es una forma de estimar cuantitativamente la perdida de suelo. El fundamento del modelo está suficientemente documentado en los estudios originales de Wischmeier y Smith (1978), y revisada por Renard (1991).

2

1.1 Objetivos

1.1.1 General

Aplicar el modelo de la Ecuación Universal de Pérdida del Suelo Revisada (RUSLE) para el cálculo de la erosión hídrica en la microcuenca del Río Cubí, parroquia Atahualpa.

1.1.2 Específicos

Determinar valores de erosión en campo mediante la utilización de un simulador de lluvia.

Predecir la erosión hídrica mediante el modelo de la ecuación universal de pérdida de suelo mediante el uso de sistemas de información geográfica.

Validar y calibrar el modelo de Ecuación Universal de Perdida de Suelo Revisada (RUSLE).

1.2 Hipótesis

Ho: Las tazas de erosión modelada mediante RUSLE, no presenta diferencias con la taza observada con el simulador de lluvia.

Hi: Las tazas de erosión modelada mediante RUSLE, presenta diferencias con la taza observada con el simulador de lluvia.

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2 REVISIÓN DE LITERATURA

2.1 Suelo El Suelo es un cuerpo natural que comprende a sólidos (minerales y materia orgánica), líquidos y gases que ocurren en la superficie de la tierra, que ocupa un espacio, y que se caracteriza por uno o ambos de los siguientes: horizontes o capas que se distinguen del material inicial como resultado de las adiciones, pérdidas, transferencias y transformaciones de energía y materia o por la habilidad de soportar plantas enraizadas en un ambiente natural (World Reference Base for Soil Resources, 2014)

La FAO (2006), señaló que la degradación del suelo es un cambio en la salud del suelo resultando en una disminución de la capacidad del ecosistema para producir bienes o prestar servicios para sus beneficiarios. Los suelos degradados contienen un estado de salud que no pueden proporcionar los bienes y servicios normales del suelo en cuestión en su ecosistema. Los suelos no siempre son iguales, cambian de un lugar a otro por razones climáticas y ambientales, de igual forma los suelos cambian su estructura, estas variaciones son lentas y graduales excepto las originadas por desastres naturales

Según (Frers, 2008), los problemas más comunes con relación al suelo tienen que ver con las actividades de las personas. Al respecto, los problemas directamente derivados del uso antrópico de los suelos son actualmente muy severos. La erosión, la desertificación, la contaminación, la compactación, el avance de las ciudades y urbanización, y la pérdida de fertilidad, son los problemas más graves que afectan hoy a los suelos.

La erosionabilidad o erodabilidad del suelo es una medida de la susceptibilidad al desprendimiento y transporte por los agentes de la erosión.

2.2 Erosión

La “erosión” es un fenómeno que implica el desprendimiento, arrastre y depósito de los sedimentos, causado por el agua, el viento, la gravedad o el hombre. En tanto que el “proceso erosivo” debe entenderse como la conjunción de agentes (lluvia, viento), de factores erosivos (pendiente, vegetación) que producen un desgaste o degradación del medio físico, manifestando el desequilibrio y la inestabilidad del relieve (Yanchapaxi y Pozo, 1993). Morgan (1997), definió la erosión como el proceso en el cual ocurre un desprendimiento de partículas individuales del suelo, las cuales son transportadas por agentes erosivos, tales como corrientes de agua o viento, en caso de que estos agentes no presenten la suficiente fuerza para poder realizar el movimiento de partículas se genera el proceso denominado depositación. Sin embargo, el hombre ha agudizado voluntaria o involuntariamente los procesos erosivos a través del aprovechamiento de los recursos naturales. Así, la puesta en cultivo, los incendios forestales y la construcción de infraestructuras, el pisoteo de los animales, el arrastre de troncos o piedras y el paso de maquinaria son algunos ejemplos a partir de los cuales se pueden desencadenar episodios erosivos importantes.

La erosión es, por tanto, un fenómeno natural que debe enmarcarse en la interfase entre la litósfera, la atmósfera y la biosfera, y cuya principal fuerza motriz es la gravedad. En este

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contexto, la erosión del suelo se considera uno de los factores que contribuyen a la desertificación; entendida ésta como la pérdida de capacidad de los suelos de sustentar la vida (García-Fayos, 2004).

La erosión causa efectos dañinos al sitio, además de provocar una disminución de la productividad como consecuencia de la pérdida de nutrientes, de materia orgánica y parte del suelo mineral (Gayoso y Alarcón, 1999).

2.3 Erosión Hídrica

Para Suárez (2001), es el tipo de erosión producida por el agua, el proceso puede ser analizado iniciando por el desprendimiento de las partículas de suelo, debido al impacto de las gotas de lluvia y al mismo tiempo ocurre el proceso de flujo superficial o escorrentía, la cual hace que las partículas removidas sean incorporadas a la corriente y transportadas talud abajo. Pero cuando el hombre con el mal manejo del suelo acelera el proceso, este ya se hace destructivo.

El viejo concepto de erosión hídrica suponía que el proceso se iniciaba siempre cuando el agua que cae no puede infiltrarse en su totalidad en el suelo y se escurre sobre su superficie con una determinada velocidad que depende de la pendiente. Hoy en día se debe modificar este concepto pues se ha establecido que la principal causa de erosión hídrica no es la pendiente, sino el impacto de las gotas de lluvia sobre el suelo desnudo (Fernández 2007).

Al hablar de erosión hídrica se debe destacar que ésta será producida por dos factores; la velocidad de flujo y el tamaño de las partículas transportadas. Específicamente ésta es causada por acción de la energía cinética de las gotas de lluvia al impactar en una superficie de terreno desnudo, o no debidamente protegida por la vegetación. Esta acción separa las partículas de los agregados del suelo, las que posteriormente son arrastradas por el escurrimiento superficial de las aguas (Pérez y Gonzáles, 2001).

2.3.1 Factores que intervienen en el proceso de Erosión Hídrica

2.3.1.1 Precipitación

Según Suárez (1980), citado por Pizarro (2005), el factor climático que más influye en la erosión es la precipitación. De su cantidad, intensidad y distribución depende el volumen del flujo que se desliza en capas uniformes sobre la tierra, llevando en suspensión las sustancias minerales. El estudio de las precipitaciones es importante dentro de cualquier estudio referido al manejo de la erosión hídrica, ya sea a nivel de una cuenca, como así también a nivel regional. Generalmente, la duración y la frecuencia están relacionadas con la intensidad de la lluvia, por lo que la duración de una tormenta por sí sola, no es un buen indicador del aspecto erosivo, pero si va acompañada de la intensidad y periodicidad, pueden desarrollar una mayor actividad erosiva en los suelos (Yanchapaxi y Pozo, 1993).

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2.3.1.2 Pendiente

Entre los factores topográficos que tienen influencia en la erosión hídrica, están principalmente el ángulo de la pendiente (mientras más pronunciada, mayor severidad de la erosión); el largo de la ladera (a mayor largo de la ladera se incrementa la severidad de la erosión); y la forma de la ladera (Gayoso y Alarcón, 1999).

Por último la complejidad de la pendiente hace referencia a la mayor o menor uniformidad de gradientes, direcciones y longitudes, y es un parámetro importante de considerar al momento de planificar el control de la erosión mediante técnicas de manejo del relieve

2.3.1.3 Suelo

La erosionabilidad o erodabilidad del suelo es una medida de la susceptibilidad al desprendimiento y transporte por los agentes de la erosión. La erodabilidad es un efecto integrado de los procesos que regulan la absorción de la lluvia y la resistencia de las partículas del suelo al desprendimiento y posterior transporte. Estos procesos están influidos por las propiedades del suelo tales como tamaño de partículas, estabilidad de agregados, materia orgánica, cantidad y tipo de arcillas o por características edáficas que afectan la estructura del suelo y la transmisión de agua.

La textura de un perfil del suelo dado, afecta a la facilidad con que es absorbida el agua; por consiguiente, para que un perfil sea eficaz, es decir, para que continúe infiltrando después de haberse saturado el suelo es preciso que tenga una textura de suficiente uniformidad. La estructura del suelo, relacionada con los contenidos de humus y de cal, es otro factor determinante en la infiltración, por el efecto que ejerce la mayor o menor cantidad de poros (Ayres, 1960).

2.3.1.4 Cubierta Vegetal

La cubierta vegetal constituye la más importante defensa contra la erosión y la escorrentía causada por la erosión hídrica. Sin embargo, no siempre es posible disponer de coberturas permanentes (praderas, bosques), ya que muchos terrenos se deben destinar a rotaciones de cultivos. En este contexto, en general cualquier vegetal, vivo o muerto, que cubre la superficie del suelo y le presta protección, tiene como función principal detener y controlar la energía cinética de las gotas de lluvia, al mismo tiempo que detener y disminuir la velocidad del escurrimiento superficial y evitar que el agua canalice, aumentando la velocidad y acción erosiva (Peralta, 1976).

El monitoreo de las coberturas es un tema de suma importancia en los ámbitos gubernamental, académico y social por las implicaciones que tienen los cambios de las coberturas y usos de suelo en temas como sustentabilidad, riesgos, conservación de la biodiversidad y servicios ambientales. En el ámbito de los estudios territoriales los sistemas de información geográfica (SIG), al ser capaces de obtener estos datos de manera ágil y a bajo costo, se han convertido en tecnologías fundamentales en el desarrollo de la geografía moderna (García, 2008).

2.3.1.5 Manejo

El término erosión del suelo significa aquella erosión que resulta como consecuencia de la perturbación del paisaje natural, usualmente producida por el hombre. Por otro lado, las actividades agrícolas, como las quemas, pastoreo excesivo, tala de bosques y cultivos inadecuados, son actividades que alteran el equilibrio ecológico, aumentando el peligro de la erosión del suelo.

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El suelo es un agente dinámico, sujeto a permanentes cambios físico-químico-biológicos. Cuando el equilibrio natural no se ha perturbado, los procesos siguen un ritmo en que la remoción de las partículas se equilibra con la formación de un nuevo suelo. Por tanto, cuando la relación hombre-suelo no es adecuada, este equilibrio se rompe, produciendo erosión, degradación y pérdida de fertilidad (Carvajal, 1992).

De acuerdo a Marchamalo (2007) citado por Quiñonez (2012) también se aplican en la agricultura, técnicas de manejo de los suelos en ladera que mejoran la capacidad de infiltración de los suelo y encausan el agua de escorrentía de tal manera que no generen lavado y ofrecen protección contra la erosión.

Las estrategias tradicionales del manejo de suelos ha mejorado con la ayuda de investigaciones y las experiencias obtenidas, y han surgido las prácticas agroforestales, técnicas orgánicas como el frijol abono, incorporación de materia orgánica, uso de coberturas (mulch o plantas vivas), barreras vivas, y las obras físicas quedaron en un plano secundario, con uso únicamente cuando el beneficio supera el alto costo de su construcción y mantenimiento. (LUPE & USAID, 1998).

2.3.2 Tipos de erosión hídrica

Hay tres tipos de erosión causada por el agua: erosión laminar cuando el suelo es removido en forma uniforme en toda la superficie, erosión en surcos cuando la remoción actúa irregularmente formando pequeños canales o surcos; y erosión en cárcavas cuando el agua se concentra en arroyuelos angostos formando cárcavas profundas, siendo esta la expresión más extrema de la erosión o destrucción de los suelos (Tayupanta, 1993).

2.3.2.1 Erosión laminar

Según Honorato (2000), la erosión laminar es el movimiento uniforme y difuso de una capa delgada de suelo sobre las laderas, como consecuencia del escurrimiento del agua.

Este tipo de erosión es altamente perjudicial, debido a que aporta grandes cantidades de sedimentos a los cursos de agua, además de remover la capa más fina de suelo, lo que se traduce en una notable disminución en la fertilidad (Mintegui y López, 1990). La erosión laminar deja al descubierto nuevas capas que son más erosionables.

Este proceso produce una mayor pérdida neta de suelo que la erosión por salpicadura, siendo el tamaño de partículas más afectado el que se desprende debido a la energía de la lluvia. Algunos autores postulan que el flujo laminar no existe, y que en realidad son flujos turbulentos poco perceptibles, que van organizándose e incrementando su potencial erosivo a medida que incrementa la velocidad del escurrimiento (Morgan, 1995).

Este tipo de erosión es muy común en los suelos residuales y en las zonas recientemente deforestadas, además las áreas de cultivos no permanentes son extraordinariamente susceptibles a la erosión laminar al igual que los suelos sin vegetación y los sujetos a sobre pastoreo de ganado.

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2.3.2.2 Erosión por surcos

La erosión por surcos ocurre cuando por pequeñas irregularidades del terreno, la escorrentía se concentra en algunos sitios hasta adquirir volumen y velocidad suficientes para hacer cortes y formar canalículos que se presenta en la superficie (Suárez, 1980). En estos surcos la energía del agua en movimiento adquiere cada vez, una fuerza mayor capaz de desprender y transportar partículas de suelo. Este tipo de erosión puede eliminarse con la labranza (Honorato, 2000).

2.3.2.3 Erosión en cárcavas

Ésta representa un estado avanzado de erosión; su formación es compleja.

La erosión en cárcavas se genera por una gran concentración de escorrentía y son profundas incisiones en el terreno. Esto ocurre como consecuencia del flujo de agua que amplía y profundiza el surco o por la concentración del escurrimiento de varios surcos en uno, que posteriormente se agranda por socavamiento y por aceleración del proceso en dirección de la pendiente (Honorato, 2000).

La tasa de erosión en cárcavas depende del potencial de generación de escurrimiento de la cuenca, del área de drenaje que recibe la cárcava, del material del suelo y subsuelo, de la forma que toma la sección y de la pendiente del terreno, las cárcavas son canales mucho más largos que los surcos. Estos canales transportan corrientes concentradas de agua durante e inmediatamente después de las lluvias. (Fangmeier et al., 2006).

Tayupanta (1993) indicó que este tipo de erosión tiene mayor frecuencia en suelos profundos y frágiles, producidas por un desprendimiento del suelo a causa del flujo del agua e inestabilidad de la pendiente.

2.3.3 Mecanismos de la erosión

El agua de lluvia ejerce su acción erosiva sobre el suelo mediante el impacto de las gotas y mediante la escorrentía o agua de escurrimiento (Suárez, 1980). Por esta razón es necesario diferenciar la acción del impacto de las gotas de lluvia y de la escorrentía, ya que éstos son los mecanismos que intervienen en el proceso de erosión.

2.3.3.1 Impacto de la gota de lluvia sobre el suelo

Las gotas de lluvia al impactar sobre el suelo desprotegido pueden romper los agregados que conforman su estructura superficial, transportando a distancia trozos de sus partículas minerales que los constituyen por efecto de la salpicadura.

Farfán (2002), señaló que la precipitación puede evaporarse, infiltrarse o quedar en la superficie y si los terrenos presentan pendiente el agua escurre, pero solo cuando se supera la capacidad de infiltración. El exceso de precipitación, o precipitación efectiva, es la precipitación que no se retiene en la superficie terrestre y tampoco se infiltra en el suelo (Chow et al., 1994).

El efecto de la gota de lluvia sobre el suelo desnudo, se denomina erosión por salpicadura. Cuando la gota cae a través de la atmósfera, sufre cambios en su tamaño por condensación o evaporación; ésta cae por gravedad y al no encontrarse con obstáculos, golpea al suelo con una fuerza considerable, disgregando así las partículas terrosas. Son las lluvias violentas las de mayor poder destructor; las lluvias finas y lentas son poco erosivas (García, 1999).

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2.3.3.2 Escorrentía

La escorrentía es cuando el suelo no es capaz de absorber toda el agua que está recibiendo en un momento dado y se origina un manto de agua que fluye ladera abajo arrastrando las partículas desprendidas y arrancando a su vez nuevas partículas. Puede transcurrir mucho tiempo entre el momento en que caen las primeras gotas de la tormenta y aquel donde hay un aumento del caudal (Llamas, 1993).

Según Peralta (1976), el agua de escurrimiento se mueve en la superficie del suelo de dos formas: como una delgada lámina de agua en toda la superficie del suelo, o concentrada, lo que también se llama, escurrimiento canalizado.

La formación de escurrimiento superficial dependerá del régimen de las precipitaciones y de las características del suelo. Si estas características permiten la infiltración de una cantidad de agua igual o superior a la que aporta la precipitación, no se producirá ninguna corriente superficial; en caso contrario, se formará una lámina superficial que escurrirá ladera abajo, en función de la pendiente del terreno (Mintegui y López, 1990).

Sin embargo, en los movimientos en masa el agua satura hasta varios metros de profundidad al suelo o sedimentos, produciendo que éstos sean auténticos fluidos viscosos que al exceder el punto de cohesión con el resto de los sedimentos de la ladera fluyen por efecto de la gravedad.

2.3.4 Procesos de la erosión

La mecánica de la erosión incluye tres procesos básicos: desprendimiento de las partículas, transporte de las partículas desprendidas y depósito o sedimentación (Suárez, 2001).

Para García-Fayos (2004), el primer proceso incluye el desprendimiento de partículas o porciones de roca madre o bien la rotura de los agregados del suelo; este desprendimiento se produce habitualmente por la mera acción de la gravedad o con la ayuda de fuerzas como la acción del viento, del agua o del hielo; mientras que la rotura de agregados del suelo se produce por el impacto de las gotas de lluvia o granizo.

En el segundo proceso, estas porciones y partículas desprendidas son transportadas por la acción de los agentes erosivos, principalmente por la gravedad, el agua y el viento; durante su transporte, las partículas pueden actuar a su vez como agentes abrasivos que al impactar sobre la roca o el suelo provocan el desprendimiento de nuevas partículas o la rotura de otros agregados del suelo.

Si bien existe una combinación entre el transporte por salpicadura y por escurrimiento, ambos tienen características propias. Por salpicadura el suelo va hacia los surcos y cárcavas y así es transportado por el escurrimiento conjuntamente con el material que éste desagrega. La capacidad de transporte está directamente vinculada a la velocidad y turbulencia del flujo (Morgan, 1996).

Por último, en el tercer proceso, debido a la escorrentía las partículas son transportadas hacia otros lugares formando a su paso socavaciones o rugosidades del agua iniciando el proceso de sedimentación, depositándose en primer lugar los sedimentos gruesos y luego los finos. (Tayupanta, 1993). Cada una de estas fases está controlada por multitud de factores como el clima, la litología, la pendiente o los seres vivos y se rige por las leyes físicas que determinan el comportamiento de los distintos agentes que intervienen.

http://es.wikipedia.org/wiki/Suelo

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2.4 Erosión en el Ecuador

El Ecuador ha sido y sigue siendo afectado por numerosos procesos erosivos, de tal manera que se puede considerar que la erosión constituye uno de los principales aspectos de degradación de los recursos naturales, especialmente del suelo. Alrededor del 50 % del territorio tiene que ver con este problema. La Sierra es el asiento de una erosión, activa a muy activa, generalizada en muchos lugares. Una erosión más localizada, de carácter potencial, pero que avanza con una relativa rapidez en nuestros días, afecta a toda la parte occidental de la Costa y, en menor grado, a los grandes ejes de colonización de la Región Amazónica (Almeida 1984). En el Ecuador, como en cualquier parte del mundo, los factores climáticos, precipitaciones y viento, son creadores de la erosión; en tanto que las pendientes de los relieves, las características de las formaciones superficiales y suelos, así como los diferentes tipos de cobertura vegetal sobre los cuales el hombre puede tener un impacto erosivo determinante, condicionan la erosión. A pesar de que cada uno de estos factores tienen su importancia, para el caso del Ecuador, se pondrá particular énfasis sobre el papel de los agentes climáticos y de la topografía, sin olvidar, evidentemente, la acción del hombre que contribuye a modificar las características protectoras de la vegetación natural. El factor erosivo creador más agresivo es el agua de las precipitaciones porque actúa en el país con fuertes intensidades e importantes alturas pluviométricas según las regiones, durante casi nueve meses. Durante los tres meses restantes del año, junio - julio - agosto, es el viento el que origina una erosión notable. Por otra parte, el papel condicionante del hombre es fundamental. Con sus actividades agrícolas, sustituye la vegetación natural con una cobertura vegetal, en la mayoría de los casos menos protectora para los suelos. Este proceso significativo desde hace más de 400 años, está acompañado de una serie de prácticas agrícolas que agudizan la discrepancia entre el objetivo productivo y el ideal conservacionista (De Noni y Trujillo 1986). El daño o consecuencia directa de la erosión del suelo es la disminución de la productividad agrícola, debido a la pérdida de nutrientes; al deterioro físico del mismo, la pérdida de profundidad y en casos extremos, la pérdida total del suelo (Honorato 2001). 2.5 Consecuencias de la erosión hídrica

La lluvia tiene efecto a través del impacto de las gotas de lluvia sobre la superficie del suelo, y por el propio humedecimiento del suelo, que provocan desagregación de las partículas primarias; provoca también transporte de partículas por aspersión y proporciona energía al agua de la escorrentía superficial.

Como consecuencia de la desagregación se produce un sello superficial que disminuye sustancialmente la capacidad de infiltración del suelo (Duley, 1987). En el momento en que la precipitación pasa a ser mayor que la tasa de infiltración de agua en el suelo, se produce la retención y detención superficial del agua y, posteriormente, el escurrimiento superficial del agua que no infiltra (Meyer, 1976).

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Los impactos generados por la erosión del suelo son diversos y las consecuencias económicas de ellos derivadas son difíciles de estimar. La erosión por el agua supone una pérdida de la capa fértil de los suelos estimada en varios metros al año, reduciendo la capacidad de retener el agua. La pérdida de estas capas por la erosión puede causar que un suelo sea estéril.

La degradación del suelo, a consecuencia de la erosión, en última instancia, provoca la reducción de la productividad del suelo con reflejos sobre la producción de los cultivos. A pesar de que esta afirmación es de conocimiento general, pocos son los datos disponibles que cuantifican esta reducción, especialmente datos relativos a la tecnología actualmente utilizada. En los casos extremos, como cuando aparecen cárcavas o cuando hay pérdida total de la capa arable, el efecto en el rendimiento es obvio; en cambio, cuando ocurren pequeñas pérdidas anuales del suelo, el efecto puede ser imperceptible por muchos años (FAO, 2012).

2.6 Modelos de estimación de la erosión

Los métodos de estimación de la erosión son herramientas que permiten evaluar mediante un indicador cuantitativo el grado de erosión presente, y las posibilidades de control del proceso mediante un conjunto de técnicas de manejo. Los modelos pueden dar una estimación en términos absolutos, cuando representan adecuadamente lo que ocurre en la realidad, o relativo, cuando el interés de su uso está en las comparaciones entre situaciones, para ayudar a la toma de decisiones sobre el manejo (Morgan, 1995).

Existen los modelos de evaluación directa y los modelos de evaluación indirecta, donde estos últimos son los de mayor aplicación en la actualidad. Los modelos de evaluación directa se desarrollan en campo a través de modelos experimentales, por la medición en parcelas de erosión o por la medición de variables, tales como sedimentos en el agua y en algunos casos con la ayuda de los simuladores de lluvia, donde los resultados obtenidos pueden ser extrapolados a zonas homogéneas (Honorato et al., 2001). Los métodos de evaluación indirecta están asociados a modelos que son representaciones simplificadas de la realidad (Honorato 2001); entre estos se pueden distinguir modelos estadísticos, modelos físicos y modelos paramétricos. Entre los modelos indirectos el de uso difundido actualmente por su facilidad y aceptable nivel de precisión para la evaluación de la erosión laminar, en terrenos llanos o topografía poco accidentada es el del método indirecto a partir de la aplicación de la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo, (EUPS) o (USLE) en inglés, utilizando como apoyo, los Sistemas de Información Geográfica (GIS).

La mayor parte de los modelos utilizados en los estudios de erosión del suelo son empíricos, del tipo caja gris. Se basan en la definición de los factores más importantes y, mediante la observación, medidas experimentación y técnicas estadísticas, su relación con las pérdidas de suelo.

2.6.1 Ecuación universal de pérdida de suelo (RUSLE)

Es un modelo paramétrico desarrollado a partir de una extensa información experimental sobre suelos de Estados Unidos, destacando su relativa simplicidad y robustez así como su facilidad de uso. Este modelo es generado a partir de relaciones estadísticas desarrolladas a partir de una amplia base de datos experimental (Wischmeier y Smith, 1978).

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En la actualidad es utilizado prioritariamente RUSLE, una versión revisada del modelo original USLE (Renard et al., 1994). Dicha actualización del modelo está sustentado en el análisis estadístico de datos de 10 000 campo-año (Wischmeier & Smith, 1965, 1978).

RUSLE es conveniente para estimar erosión media anual de una pendiente. Calcula la pérdida de suelo por erosión laminar y erosión en surcos (no para erosión en cárcavas) (Renard et al., 1997).

De acuerdo a la RUSLE, la tasa de pérdidas de suelo por erosión hídrica, es una función de: el poder erosivo de la lluvia, (R), la erodabilidad de los suelos, (K), la cobertura vegetal, (C), la práctica conservacionista, (P) y el factor combinado de la pendiente y la longitud de la misma, (LS); todos estos factores conforman la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo, RUSLE la ecuación (Renard et al., 1994), la cual en forma matemática es:

A = R x K x L S x C x P

Donde:

A, es la pérdida de suelo en t. ha -1. año-1.

R, es el factor erosividad de la lluvia en Mjmm/ha.año. K, es el factor erosionabilidadd el suelo en (t/ha)/(Mj.mm/ha.h) L, es el factor longitud del terreno (adimensional). S, es el factor pendiente del terreno (adimensional). C, es el factor cobertura y manejo de la vegetación (adimencional). P, es el factor prácticas de conservación (adimensional).

En el cálculo de esta fórmula existen parámetros que hacen referencia a los factores físicos poco modificables por el hombre. De esos factores, R no puede ser modificado, K depende de la textura de los suelos.

En cambio las prácticas agronómicas pueden utilizarse para modificar la cobertura vegetal C. El factor P puede ser cambiado por prácticas conservacionistas, cuando se modifica el factor P se puede lograr también la reducción de la longitud de la pendiente, L y mediante terrazas se podría modificar S.

La aplicación puntual del modelo RUSLE permite calcular la pérdida de suelo para unas condiciones de manejo determinadas; y también, fijando un nivel tolerable de pérdida de suelo, que suele ser de 10 t. ha -1.

año-1.

2.6.1.1 Factor Erosividad de la lluvia (R)

Representa la energía con que las gotas de lluvia impactan en el suelo a determinada intensidad rompiendo los agregados superficiales en partículas de tamaño transportable. Es un factor activo en el proceso de erosión.

Para el cálculo del índice de erosividad de la lluvia propuesto por Wischmeier debe existir información pluviométrica muy específica muy difícil de obtener por lo que numerosos autores han señalado la gran dificultad que existe para poder aplicar en algunos territorios este índice donde la red de pluviógrafos existentes es escasa y está irregularmente distribuida (González, Hidalgo, 1996).

12

Para su cálculo hay numerosos índices utilizados en modelos de predicción del riesgo de erosión, siendo el más conocido el factor R (Wischmeier, 1959)

Para poder resolver este problema, han propuesto algunos índices adicionales que permiten calcular de forma más sencilla el índice de erosividad de la lluvia: como son el índice de agresividad climática de Fournier (1960) que muestra una alta correlación con la cantidad de sedimentos arrastrados por escorrentía. (Antonio Jordán 2000) y el índice modificado de Fournier (IFM) propuesto por Arnoldous (1980) el cual análiza sólo la precipitación mensual del mes más húmedo, sino también la del resto de los meses.

Este índice modificado de Fournier (IFM) caracteriza la agresividad de la precipitación y su cálculo

es de la siguiente forma:

[∑

]

IMF= Índice de agresividad climática

(pi)2= Precipitación del mes i (mm)

P= Precipitación media anual (mm)

2.6.1.2 Factor Erodabilidad del suelo (k)

Este factor representa la susceptibilidad del suelo a la erosión hídrica. Su valor depende del contenido de materia orgánica, textura superficial, estructura del suelo y permeabilidad. Se utilizó una metodología alternativa que consiste en la determinación de la unidad del suelo de acuerdo a la metodología FAO y la textura superficial.

El método más completo para estimar K es el Nomograma de Wischmeier y Smith, (1978), el cual requiere datos sobre porcentaje de limo, porcentaje de arena muy fina, porcentaje de arena, porcentaje de contenido de materia orgánica, estructura y permeabilidad. En el caso de no contar con información tan detallada pueden usar valores tabulados por Kirkby y Morgan (1980).

2.6.1.3 Factor Longitud (L) y Grado (S) de la pendiente

Este factor representa el efecto de la topografía sobre la erosión del suelo. La erosión aumenta conforme incrementa la longitud del terreno (L) en el sentido de la pendiente y la inclinación de la superficie (S) se hace mayor (Figueroa et al., 1991).

La longitud de la pendiente es la distancia desde el punto de origen del flujo sobre la superficie hasta el punto donde la pendiente disminuye lo bastante como para que ocurra la deposición o hasta el punto en el que el escurrimiento entra en un canal definido. El factor S indica el grado de inclinación de la pendiente. La pérdida de suelo aumenta más rápidamente con la inclinación de la pendiente que con la longitud (Wischmeier y Smith, 1978).

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El desarrollo de la RUSLE utiliza la longitud de una parcela estándar de 22,13 m, y 9 % de pendiente. Se ha desarrollado un procedimiento sencillo de cálculo, a partir de datos obtenidos con lotes de escurrimiento, de esta manera el factor L está definido por la siguiente relación (Becerra, 2005):

L= (x/22.13) m

Dónde:

L= factor de longitud de pendiente;

x = longitud de la pendiente en m

m= coeficiente

Según:

m = 0,5 si la pendiente > 5 %

m = 0,4 si la pendiente < 5% y > 3%

m = 0,3 si la pendiente < 3% y > 1%

m = 0,2 si la pendiente < 1%

Las investigaciones determinaron que la pérdida de suelo estaba correlacionada también con una descripción parabólica del efecto de la inclinación de la pendiente o gradiente:

S= 0.065 + 0.045s +0.0065s2

Dónde:

S = factor de gradiente de la pendiente;

s= gradiente de la pendiente [%]

Por lo tanto, los valores de LS pueden computarse a partir de la siguiente ecuación:

LS = (x/22.13) m (0.065 + 0.045s + 0.065s2)

2.6.1.4 Factor de cobertura del suelo (C)

El factor C es usado para reflejar el efecto de la cultivación y prácticas de manejo en las tasas de erosión. Este factor mide como el potencial de pérdida de suelo será distribuido en el tiempo durante la construcción de actividades, rotación de cultivos, y otros esquemas de manejo.

En el modelo RUSLE el factor C es un parámetro tabulado. Se consulta en tablas a partir de determinados valores de parámetros relacionados con la cubierta vegetal.

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Los valores de C son menores que la unidad y en promedio indican que a medida que aumenta la cobertura del suelo el valor de C se reduce y puede alcanzar valores similares a 0.

La estimación del factor C es de suma importancia ya que es el más variable y sujeto a cambios. En manejo de cuencas este factor puede ser modificado a fin de minimizar las pérdidas de suelo por erosión.

2.6.1.5 Factor de prácticas de conservación (P)

El factor de práctica conservacionista, (P) de la RUSLE refleja el impacto que las prácticas de control tienen sobre la tasa de erosión. Es la razón entre la pérdida de suelo de un cultivo en contornos y siembra en fajas en comparación con cultivos con surcos rectos pendiente arriba o abajo.

Este factor indica la proporción del suelo perdido en las prácticas mecánicas de manejo del suelo específicas con relación a las pérdidas de suelo en cultivos a lo largo de la pendiente (Wischmeier y Smith, 1978).

Este parámetro toma valores entre 0 y 1. Las prácticas incluidas en este término son: las curvas de nivel, los cultivos en faja (cultivos alternados sobre contornos), y las terrazas (Ferran Conill, 2007).

2.6.2 Evaluación de la erosión hídrica usando un simulador de lluvia

La simulación y modelación de procesos, son aceptados como el recurso científico más viable para enfrentar problemas ambientales donde el agua es el factor principal. Para el caso de erosión de suelos, contaminación e infiltración, los simuladores de lluvia han venido a ofrecer una opción para cuantificar el efecto combinado de diferentes variables que involucran los procesos mencionados (Cepeda, 1999).

Desde su origen los simuladores de lluvia han pretendido copiar las características de la precipitación pluvial lo más fielmente posible, siendo a partir de los años 60 cuando, tras haberse logrado conocer realmente la dinámica y la física de la lluvia, se intenta reproducir tanto la distribución del tamaño de las gotas como su energía cinética de impacto (IBÁÑES et al., 2012).

Los principales factores a considerar en el uso de los simuladores, son las fuentes de energía, los suministros de agua y el acceso a éstos. La mayor parte de los simuladores requieren una fuente de energía para los motores y las bombas. Aunque existen pequeños generadores diesel o de petróleo confiables, ellos no son baratos y necesitan ser transportados (FAO, 1997).

En las parcelas utilizadas para estos estudios, el desvío estará presente todas las veces en que se use el simulador; ésto sólo se puede evitar estableciendo una parcela distinta para cada prueba. La dimensión requerida de las parcelas de ensayo, determinará el mejor tipo de simulador. Así por ejemplo, las parcelas pequeñas son idóneas para estudios de la erosión (FAO, 1997).

2.6.2.1 Calibración del simulador

La calibración del simulador de lluvia, consiste en la realización de pruebas, las cuales verifican el funcionamiento y montaje de los equipos, establecen la presión de trabajo del sistema y determina la intensidad promedio, además del control sobre la distribución de la precipitación obtenida.

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2.7 Evaluación de la erosión hídrica usando sistemas de información geográfica

Un sistema de información geográfica es una herramienta de análisis de información. La información debe tener una referencia espacial y debe conservar una inteligencia propia sobre la topología y representación.

Los sistemas de información geográfica presentan grandes ventajas a la hora de implementar un modelo para el análisis de erosión, ya que permiten:

Procesar y operar gran cantidad de datos que permiten el cálculo de las distintas variables implicadas en el modelo, pudiendo obtener como resultado una capa para cada factor de la ecuación matemática.

Ejecutar operaciones y análisis entre capas.

Observar la distribución espacial de los resultados.

Crear escenarios posibles.

Visualizar y generar cartografía que muestre de forma clara y concisa los resultados obtenidos.

Con la disponibilidad de datos de información digital, la tecnología de Sistemas de Información Geográfico (SIG) ha llegado a ser una herramienta indispensable en el procesamiento de datos para modelar de cuencas hidrográficas y simulación de resultados post-procesos (Yu, 2001). La correcta representación digital de los datos espaciales necesita la resolución de dos cuestiones: la geocodificación de los datos y la descripción en términos digitales de las características espaciales. La primera consiste en un procedimiento mediante el cual un objeto geográfico recibe directa o indirectamente una etiqueta que identifica su posición espacial con respecto a algún punto común o marco de referencia. En un segundo lugar, debe realizar una descripción de la posición geométrica de cada objeto y de las relaciones espaciales (la topología) que mantiene con los restantes objetos geográficos existentes en la realidad a estudiar. De esta manera, existen varios tipos de modelos de datos de los objetos geográficos: el modelo vectorial y el raster. La representación vectorial es más adecuada para la realización de gráficos y mapas precisos y, sobre todo, está más de acuerdo con la cartografía tradicional. El modelo raster tiene, por su parte, una organización muy simple de los datos que permite realizar con gran facilidad complejos procesos de análisis. (Rodríguez, 2008). La integración de USLE a un SIG ha empezado a tomar importancia, pues esta interrelación permite cuantificar la pérdida de suelo de manera rápida a escala de cuenca, con un mínimo de trabajo de campo y con la complejidad de las escalas grandes (FAO, 1996; Mati et al., 2000). 2.8 Calibración y validación del modelo

Dado que los modelos no son más que aproximaciones de sistemas reales, la confiabilidad de sus predicciones dependerá de qué tan bien haya sido definida la estructura matemática de estos y qué tan bien haya sido parametrizado (Hogue et al., 2006). Es por esta razón que los modelos deben pasar por un proceso de calibración.

La calibración de un modelo como RUSLE consiste en lograr un ajuste satisfactorio entre los datos observados y los modelados. El ajuste entre datos observados y calculados obtenido durante la

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validación es menos satisfactorio que el obtenido en la calibración, pero es más representativo de la exactitud de las predicciones que se hagan con el modelo (Palacios, 1986).

La calibración de un modelo se mejora mediante la optimización de los parámetros envueltos en su estructura matemática, comparando cualitativa y cuantitativamente la respuesta del modelo con una serie de mediciones de campo u observaciones, razón por la cual se le denomina un proceso inverso (Gupta y Sorooshian, 1985).

17

3 MATERIALES Y MÉTODOS

3.1 Características del sitio experimental

3.1.1 Ubicación del área de estudio1

El estudio se realizó en la provincia Pichincha en la microcuenca del río Cubí. Esta microcuenca comprende una superficie de 7749,01 ha,

su rango altitudinal comprende desde los 1.780 hasta los 4.200 msnm, su temperatura oscila entre los 7 a 19 °C y sus precipitaciones varían a partir de los 500 hasta 3.000 mm de lluvia anual. Esta variación morfo climática permite la conformación y establecimiento de diferentes ecosistemas naturales con una predominancia de bosques húmedos.

3.1.2 División política territorial

Parroquia: Atahualpa

Cantón: Quito

Provincia Pichincha

Latitud 00° 11’ 45’’ Sur

Longitud: 78° 30’ 14’’ Oeste

Coordenadas UTM extremas de la zona de estudio:

Superior izquierda: X= 788330 Superior derecha: X= 803323

Y= 10021140 Y= 10021140

Inferior izquierda: X= 788330 Inferior derecha: X= 803323

Y= 10011414 Y= 10011414

1DMQ 2014

18

Figura 1. Localización de la microcuenca del río Cubí

3.1.3 Condiciones climáticas

Los datos climáticos en la presente investigación pertenecen a La Estación Meteorológica San Jose de Minas ubicada en la parroquia del mismo nombre.

Figura 2. Precipitación total promedio mensual obtenida de la estación meteorológica San José de Minas (INAMHI) periodo 1970 - 2014. Pichincha. 2014.

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

300,0

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Meses

PRECIPITACIÓN

19

3.2 Material experimental

3.2.1 Materiales de campo

Simulador de lluvia (Monge, 2007)

Libreta de campo

Azadón

Barra

Papel Filtro

Vasos de Precipitación

Fundas Plásticas

Etiquetas

Balde de plástico

Selladora de fundas

3.2.2 Equipos

Sistema de posicionamiento global

Computadora portátil

Impresora

Plotter

Cámara digital

Calculadora

Balanza de Precisión

3.2.3 Materiales de oficina

Papel Bond Formato A4

Lápices y borradores

Guantes

Bandejas de aluminio

Cámara de secado de muestras

3.2.4 Software

Software de Sistema de Información Geográfica

Microsoft Excel para la tabulación y elaboración de cuadros

Microsoft Word para el análisis y discusión de resultados

20

3.3 Métodos

3.3.1 Esquema metodológico

INICIO

MODELADO

Climático RelievePrácticas de

conservaciónSuelo Vegetación

Datos

meteorológicos

Precipitación

Índice modificado de

Fournier

Factor R

Mapa de Suelos

IEE

Textura de Suelo

Contenido de

Materia Orgánica

Valores de K método

de Kirkbi y Morgan

(1980)

Factor K

DEM

Script Slope

Pendientes

Factor LS

Mapa de

Cobertura vegetal

DMQ

Ortofoto Micro

cuenca del río

Cubí

Valores de C

tabulados

Factor C

Factor P

Constante

OBSERVADO

Construcción del

Simulador

Selección del

Método

(Simulador de

lluvia)

Determinación

puntos de

muestreo

Fase de Campo

Pendientes

Taxonomía

Cobertura

Calibración del

Simulador

Recolección de

sedimentos

Peso en seco

Cálculo de la

Erosión

Procesamiento de la Información

Mapa de perdida de

Suelo

Cálculo de la

Erosión

Análisis

Estadístico

Calibración

Validación

Figura 3. Flujograma de la metodología utilizada.

21

3.3.2 Descripción de la microcuenca

La cuenca seleccionada se denomina “Río Cubi” y pertenece a la cuenca del Río Esmeraldas. La topografía presentada en la zona de estudio así como su situación agro-productiva hace de este lugar óptimo para realizar este tipo de estudio, teniendo varias pendientes, suelos y cultivos donde realizar diferentes simulaciones.

Los suelos del área presentan dominancia de Andisoles y Molisoles (IEE 2013).

Para el análisis de la cuenca, se dispuso de cartografía digital a escala 1:25 000 asociada a los tipos de suelo y topografía, la información fue capturada en el SIG a través de la digitalización de la información obtenida del IEE. Además se cuenta con el mapa de uso de suelos DMQ 2014, complementada con los recorridos y verificación de campo.

3.3.3 Observado: Aplicación del Simulador de lluvia

3.3.3.1 Características del simulador de lluvia

El simulador de lluvia está compuesto por varias partes y sus accesorios (Figura 4). Estos son el soporte para que las partes principales se ajusten o para poder realizar la prueba, obteniendo los resultados deseados de la simulación.

Figura 4. Partes principales y accesorios del simulador de lluvia. Monge, 2007.

Esencialmente, el simulador de lluvia consiste de tres partes principales:

22

Figura 5. Esquema del simulador de lluvia. Monge, 2007.

A. Una regadera con un regulador de presión interno (Principio de la botella de Mariotte: este principio trabaja usando la gravedad, presión según el nivel de referencia y la presión total en dos puntos diferentes de la botella o reservorio) para generar una lluvia uniforme en tiempo y espacio.

B. Un soporte ajustable de aluminio para la regadera.

C. Un armazón de acrílico para el terreno, el cual es puesto sobre el suelo y previene los movimientos laterales del agua que van del área de prueba a los alrededores de suelo.

3.3.3.2 Descripción de las partes

La regadera (A) que se muestra en la figura 4 consiste en un reservorio cúbico calibrado (4) con una capacidad aproximada de 13 litros, la cual tiene una conexión con la cabecera de la regadera.

El nivel del agua puede ser leído sobre la regla de lectura en el reservorio cúbico (8).

El agua sale por la cabecera de la regadera a través de 169 capilares (6).

La columna de presión, la temperatura, el largo y diámetro interno de los capilares determina la intensidad de la lluvia. La columna de presión sobre los capilares puede incrementarse o disminuirse por el movimiento hacia arriba o hacia abajo del tubo de aireación (2). La magnitud de esta regulación de la columna de presión es suficiente para corregir la influencia de la viscosidad del agua usada sobre el rango de descarga de los capilares. Esto quiere decir que el control de intensidad es requerido para tener una lluvia uniforme. La parte baja de los capilares son pequeños pedazos de tubo de tygon (6). El diámetro interno y externo de este tubo controla el tamaño y la frecuencia de la gota. La regadera debe ser llenada a través de la abertura de llenado, la cual se cierra por medio de un tapón (10).

23

Figura 6. Esquema de la regadera (A) (Monge, 2007)

3.3.3.3 Calibración del simulador de lluvia

Para la calibración del simulador de lluvia se utilizó los datos de precipitación de la estación meteorológica San José de Minas (Anexo 1), porque estación está dentro del área de estudio, los datos analizados fueron desde Enero de 1970 hasta Diciembre de 2014 obteniendo un total de 44 años analizados.

Posterior a la obtención de los datos se aplicó la fórmula de Fournier obteniendo así el factor de erosividad de la lluvia para cada uno de los 44 años, de tal manera que es posible usar el valor máximo y mínimo como rango aceptable de descarga de agua por el simulador para obtener una “precipitación” similar a la presentada en la zona de estudio de tal manera que se obtuvo un valor de 8 litros, los mismos que fueron medidos mediante una probeta y vertidos dentro del simulador de lluvia anterior a cada simulación.

La calibración se llevó a cabo usando una bandeja rectangular de 1m x 1m x 0.30m la cual permitió recolectar el agua, al conocer su medidas se procedió a determinar el volumen de agua y variando los tiempos se llega a determinar el tiempo adecuado de simulación para obtener los (mm) de “precipitación” deseados.

3.3.3.4 Lugar de Simulación

Lo principal en el estudio, fue definir el lugar en donde realizar la simulación en la microcuenca, considerando características de clasificación taxonómica, pendiente y uso de suelo.

En cuanto al uso del suelo, hay básicamente tres tipos fundamentales: pastos, cultivos y bosques.

Otra consideración para elegir el lugar de instalación de cada parcela fue la pendiente, donde el rango varió de (2-5 %, 5-12 % y 12-25 %), además de la orientación con referencia al norte magnético.

24

Para esta investigación se utilizó la clasificación de pendientes del MAG-PRONAREG-ORSTOM, 1983.2 (Cuadro 1)

Cuadro 1. Clases, Rangos y Descripción de pendientes.

Clase Rango % Descripción

1 0-5 Pendiente débil

2 5-12 Pendiente suave

3 12-25 Pendiente moderada

4 25-40 Pendiente fuerte

5 40-70 Pendiente muy fuerte

6 >70 Pendiente abrupta

Fuente: MAG-PRONAREG-ORSTOM, 1983.

Las simulaciones fueron en terrenos elegidos al azar, los cuales presentaron un mínimo de vegetación; esto para evaluar de una forma más real el proceso de erosión.

3.3.3.5 Instalación en campo

Para la instalación del simulador, se deben de tomar las siguientes consideraciones:

1. Seleccione el área de prueba en el suelo y déjela intacta. De ser necesario llene la jarra para humedecer el suelo con agua y ponga la tapa (no siempre es requerido mojar el terreno).

2. Construya una grada u espacio para ubicar la caja de recolección de muestra en la parte baja del área de prueba.

3. Instale el soporte ajustable sobre el terreno. Use los dos niveles y las cuatro gazas para instalar los niveles de soporte según la altura.

4. Instale el armazón para el terreno, enterrando el acrílico unos centímetros. Una conexión resistente al agua entre el suelo y el armazón para el terreno se puede hacer usando arcilla.

5. En la parte baja de la pendiente debe diseñarse un canal, en el cual la caja de recolección de muestra se coloca para colectar la escorrentía y el sedimento.

6. Instale la canaleta de manera que toda la escorrentía y el sedimento pueda fluir hacia la caja de recolección de muestra. Utilice arcilla para impermeabilizar la conexión entre la canaleta y el área de prueba. Tenga cuidado de no agregar esta arcilla a la caja de recolección de muestra.

2 Programa Nacional de Regionalización (PRONAREG) 1984. Los principales procesos erosivos en el Ecuador.

Quito - Ecuador.

25

Figura 7. Instalación del simulador de lluvia en el campo. (Monge, 2007).

3.3.3.6 Operación del simulador

Monge et al., (2008), manifestaron que la operación del simulador debe seguir los siguientes pasos.

1. Llene la regadera volteándola sobre su posición en el soporte.

2. Cerciórese que el armazón para el terreno, la canaleta, y la caja de recolección de muestra estén en su posición.

3. Revise el nivel del agua en el reservorio.

4. Remueva el tapón del tubo de aireación para empezar la simulación.

5. Durante la simulación mueva la regadera de lado a lado en dirección horizontal para estar seguro de que las gotas salgan iguales de los capilares y distribuidas de forma aleatoria sobre el área de estudio. Esto se puede hacer con la mano debido a que la regadera puede moverse fácilmente sobre el borde superior con distancias predeterminadas.

6. En caso de situaciones ventosas, es posible que el viento afecte la simulación. Para prevenir esto, en la mayoría de los casos es suficiente colocarse uno mismo entre el aparato y la dirección del viento o sino colocar alguna pantalla o plástico para minimizar este efecto.

7. Después del tiempo de simulación, coloque el tapón en el tubo de aireación para detener la simulación.

8. Se obtiene una muestra compuesta de dos partes.

Sólida conformada principalmente de suelo arrastrado por la precipitación simulada, restos de cosecha, además de diferentes materiales los cuales

26

conforman el factor de cobertura del suelo, este fue separado mediante el uso de papel filtro.

Líquida que se usa con el fin de determinar tasas de escorrentía que están directamente relacionado con el volumen de agua escurrida, volumen de agua lluvia infiltrada, las mismas pueden ser determinadas con el uso del simulador.

9. Ponga todo el material de la caja recolectora en las fundas. Ahora el material puede ser transportado fácilmente al laboratorio, donde la cantidad de sedimento son determinados por peso y secado (por 24 horas a 105°C).

10. Antes de guardar o transportar todas las partes tienen que estar limpias.

El simulador de lluvia pese a que busca propiciar el comportamiento más próximo a una lluvia natural, este no puede obtener un dato exacto pero permite obtener información para ser valorada y determinada bajo condiciones de campo.

3.3.4 Modelado: Aplicación del modelo RUSLE

Para la realización de este estudio se partió de información existente en diferentes capas digitales (formato shape) todas ellas han sido posteriormente proyectadas en el sistema de coordenadas WGS 84, UTM Huso 17 Sur con el fin de homogeneizar el sistema de proyecciones y poder así trabajar.

La información recopilada para el desarrollo del presente estudio se detalla a continuación:

La información climática se obtuvo de los valores mensuales de precipitación de la estación meteorológica San Jose de Minas, series climáticas del año 1970 al 2014 publicados por el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI).

La información edáfica es del mapa de suelos escala 1:25000 realizado por el IEE, año 2013.

La información de cobertura vegetal, es del Mapa de Cobertura vegetal del DMQ, escala 1:2500, año 2013

Modelo digital de elevación de la zona de estudio (DEM).

Con la información correspondiente a cada variable, se generaron los mapas mediante el programa Arc-View.

A continuación se presentan los detalles en el cálculo de cada uno de los factores que intervienen en la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo.

3.3.4.1 Cálculo del Factor R (Climático)

La erosividad de las precipitaciones es muy difícil de cuantificar ya que requieren datos pluviográficos de un área determinada.

Se utilizarón los datos pluviométricos de la estación meteorológica San José de Minas, para poder tener una distribución real de la erosividad de las precipitaciones en la zona de estudio, se realizó una interpolación. Con los datos pluviográficos de esta estación experimental se determinó la lluvia diaria y el valor del Factor R diario, y el modelo que más se ajustaba entre las dos variables. Posteriormente empleando el modelo y los datos de lluvia diaria de los pluviómetros, se determinó el factor R para toda la cuenca.

27

Para la determinación de la erosividad de las lluvias, se consideraron un total de 540 datos de registro de las precipitaciones. El índice aplicado es el Indice Modificado de Fournier (1977). Este índice está asociado con la capacidad de la precipitación de provocar erosión.

3.3.4.2 Cálculo del Factor K (Suelo)

Para el caso de Río Cubi, se utilizó una metodología alternativa que consiste en la determinación de la unidad del suelo de acuerdo a la metodología FAO y la textura superficial. Valores de K en forma tabular pueden ser encontrados en Kirkby y Morgan, 1980. (Cuadro 2).

Los valores de textura y contenido de materia orgánica Se obtuvieron a partir del mapa de suelos generada por el Instituto Espacial Ecuatoriano en el año 2013 a escala 1:25000. La representación espacial se obtuvo con la ayuda de un Sistema de Información Geográfica.

Cuadro 2. Valores de K asociados a la textura y al contenido de materia orgánica, método de Kirkby y Morgan (1980).

Textura % de materia orgánica

0.0 - 0.5 0.5 - 2.0 > 2.0

Arena 0.007 0.004 0.003

Arena fina 0.021 0.018 0.013

Arena muy fina 0.055 0.047 0.037

Arena franca 0.016 0.013 0.011

Arena fina franca 0.032 0.026 0.021

Arena muy fina franca 0.058 0.050 0.040

Franco arenosa 0.036 0.032 0.025

Franco arenosa fina 0.046 0.040 0.032

Franco arenosa muy fina 0.062 0.052 0.043

Franco 0.050 0.045 0.038

Franco limosa 0.063 0.055 0.043

Limo 0.079 0.068 0.055

Franco arcillo arenosa 0.036 0.033 0.028

Franco arcillosa 0.037 0.033 0.028

Franco arcillo limosa 0.049 0.042 0.034

Arcillo arenosa 0.018 0.017 0.016

Arcillo limosa 0.033 0.030 0.025

Arcilla 0.017 0.038

Fuente: Kirkby y Morgan (1980).

3.3.4.3 Cálculo de los Factores LS (Relieve)

Como se explicó anteriormente este factor se calcula a partir de dos sub factores: La inclinación de la pendiente (S) y su longitud (L).

Para generar esta variable, se elaboró un mapa de pendiente del área de estudio, utilizando un MED, con una resolución de 25 metros, para ello se aplicaron herramientas de spatial analyst, de ArcGis.

28

3.3.4.3.1 Cálculo del subfactor S:

Se calculó la inclinación de las pendientes del terreno (en grados) con la herramienta Slope.

3.3.4.3.2 Cálculo subfactor L:

Para el cálculo de las longitudes de pendientes se han usado algunas herramientas de la caja Hidrology tools.

Se ha generado una capa de direcciones de flujo (flowdirection) a partir del DEM. A partir de las direcciones de flujo se creó una capa de acumulación de flujo (flow accumulation).

3.3.4.4 Cálculo del Factor C (Vegetación)

La determinación de C es a partir de valores tabulados según se trate de cultivos agrícolas o vegetación forestal. Wischmeier y Smith, (1978). (Cuadro 3)

Para la clasificación de la cobertura vegetal en la microcuenca se ha trabajado con el mapa de cobertura vegetal del DMQ 2013.

Finalmente a partir de la capa de polígonos con los valores de C para cada uso del suelo se ha generado una capa raster que represente estos valores.

Cuadro 3. Factor de cobertura vegetal C.

Cultivo y practica Media anual del factor C

Suelo desnudo 1,0

Bosque o matorral denso, cultivos con alto porcentaje de mulch 0,001

Sabana o pradera herbácea en buenas condiciones 0,01

Sabana o pradera herbácea sobrepastada 0,1

Maíz, sorgo o mijo: alto rendimiento con laboreo convencional 0,20 – 0,55

Maíz, sorgo o mijo: alto rendimiento sin laboreo convencional 0,50 - 0,90

Maíz, sorgo o mijo: bajo rendimiento con laboreo mínimo o no laboreo. 0,02 – 0,10

Maíz, sorgo o mijo: alto rendimiento, laboreo con chisel entre residuos 0,12 – 0,20

Maíz, sorgo o mijo: bajo rendimiento, laboreo con chisel entre residuos 0,30 – 0,45

Pradera herbácea 0,01 – 0,025

Trigo 0,10 – 0,40

Fuente: Wischmeier y Smith (1978)

3.3.4.5 Cálculo del Factor P (Prácticas de Conservación)

Debido a que no existe información sobre las prácticas de conservación llevadas a cabo en la

microcuenca, no se ha tenido en cuenta este factor en el cálculo. Por ello se aplicó un valor

constante de 1.

3.3.5 Aplicación del SIG

La elección del programa SIG depende de las aplicaciones y análisis a realizar.

Puede tratarse de un modelo desarrollado y calibrado a partir de datos simulados (medidos por simulaciones de lluvia) o utilizar uno ya validado como la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (RUSLE).

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La sencillez del modelo es sólo aparente ya que cada uno de los factores requiere cálculos más complejos. Sin embargo estos cálculos pueden abordarse como operaciones de interpolación o álgebra de mapas.

Por tanto se van a utilizar herramientas SIG para generar cada una de las variables o capas de cada uno de los términos de la ecuación de USLE, los cuales fueron multiplicados entre sí, encontrando el valor de la pérdida de suelo promedio en unidades de tonelada/hectárea/año.

3.3.6 Elaboración de cartografía temática

En este estudio se presentan mapas temáticos a escala 1:25000, las cuales fueron realizadas durante el desarrollo de la investigación.

Mapa de los factores de la RUSLE

La información base esta en proyección UTM y en Datum: World Geodetic System 1984 Zona 17 Sur, a escala 1:25000. Los archivos se encuentran en formato raster.

En todos los mapas realizados se coloca la línea base y sus respectivas leyendas.

3.3.7 Análisis estadístico

Se realizó un análisis de correlación a fin de comparar los valores de erosión estimados por los métodos directo e indirecto.

Para la validación del modelo se usó el índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe.

El índice NS es un estadístico normalizado, adimensional, que determina la magnitud relativa de la varianza residual comparado con la varianza de los datos medidos.

[∑

∑

]

Donde NSE es la eficiencia del modelo Yi obs representa el valor observado del evento, Yi sim es el valor simulado del evento y Yi mean es la media de los valores observados.

Este coeficiente puede variar entre -∞ a 1. Una eficiencia de 1 corresponde a un ajuste perfecto entre los valores observados y estimados. Valores negativos indican que la media observada es mejor que la predicción obtenida a partir del modelo.

30

4 RESULTADOS Y DISCUSIÓN

4.1 Erosión Hídrica método directo (Simulador de lluvia)

Este método incluyó la determinación de 30 unidades homogéneas de erosión, en donde se realizaron dos simulaciones por unidad.

4.1.1 Calibración del Simulador

Para llegar a calibrar el simulador de lluvia es decir, que dicho simulador exprese una cantidad de precipitación similar a la zona de estudio, se analizaron los datos de precipitación desde el año 1970 hasta el año 2014 mediante la metodología planteada por Fournier (Índice modificado de Fournier), de tal manera que se obtuvo un valor de 8 l, los mismos que fueron medidos mediante una probeta y vertidos dentro del simulador de lluvia anterior a cada simulación.

4.1.2 Determinación de unidades homogéneas de erosión

Se obtuvieron 30 zonas homogéneas, como resultado del cruce de las variables, pendiente, suelo y uso del suelo. Los rangos de las pendientes identificados y seleccionados para el presente estudio fueron: de 2 a 5 % (pendiente débil), de 5 a 12 % (pendiente suave) y de 12 a 25 % (pendiente moderada), la distribución espacial de las categorías de pendientes, se observa en la Figura 8.

Figura 8. Mapa de pendientes en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

31

Figura 9. Clases taxonómicas para determinar las unidades homogéneas de erosión en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

Figura 10. Usos de suelo para determinar las unidades homogéneas de erosión en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

32

Se diferenciaron 10 sub grupos taxonómicos, de los cuales Vitric Hapludands, es el sub grupo que mayor superficie cubre en el sector con 928 ha, esto se debe principalmente porque la zona de estudio se encuentra próxima a volcanes como el Mojando, y Cayambe, de donde se presume vinieron las cenizas volcánicos que fueron el material parental de este tipo de suelos. De hecho, los suelos de origen volcánico, presente una importante distribución en la zona de estudio tal como se observa en la Figura 9.

En el mapa de la Figura 10, se presenta el uso de suelo que existe en la microcuenca en la zona de estudio, analizando su distribución espacial, se determina que el principal uso que se le da a las tierras es pecuario, representado por cultivos de pastos principalmente introducidos con 756 ha.

Figura 11. Unidades homogéneas de erosión y puntos de simulación en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

En el mapa de la Figura 11 se muestran las 30 unidades homogéneas obtenidas del cruce de las variables detalladas anteriormente, como son las pendientes, los suelos a nivel de subgrupo y el uso del suelo. A partir de esta información; se identificaron los polígonos de cada zona que poseían la mejor accesibilidad, a fin de realizar dentro de estos polígonos los ensayos con el simulador de lluvia, del cual la unida homogénea con características de pendiente de 12 – 25 % Vitric Hapludands de uso bosque tiene la mayor superficie con 271 ha.

4.1.3 Ensayos de simulación

Los resultados de los ensayos, dos repeticiones en cada zona homogénea, con el simulador de lluvia se observa en el Cuadro 4.

33

Los sedimentos obtenidos después de ser secados son pesados, la información obtenida en (g/ 0,1764m2) esta es el área que ocupa el simulador, fue llevada a t ha -1 año-1 lo cual representaría el nivel de erosión en las unidades homogéneas.

Cuadro 4. Erosión observada, por zona homogénea, en el ensayo con el simulador de lluvia en la Microcuenca del Río Cubí, Pichincha. 2015.

Polígono Pendiente Clasificación Taxonómica

Uso de suelo

Peso Seco (g) Área

0,1764 t ha -1

Simulación 1 Simulación

2 Promedio

(g)

1 12 a 25 % Humic Ustivitrands CULTIVOS 20 19 19,5 1,11

2 12 a 25 % Humic Ustivitrands PASTOS 9 11 10 0,57

3 12 a 25 % Thaptic Hapludands BOSQUES 9 7 8 0,45

4 12 a 25 % Typic Argiudolls BOSQUES 8 10 9 0,51

5 12 a 25 % Typic Argiudolls CULTIVOS 17 21 19 1,08

6 12 a 25 % Typic Argiudolls PASTOS 12 10 11 0,62

7 12 a 25 % Typic Hapludands BOSQUES 6 7 6,5 0,37

8 12 a 25 % Typic Hapludands CULTIVOS 17 19 18 1,02

9 12 a 25 % Typic Hapludands PASTOS 12 11 11,5 0,65

10 12 a 25 % Typic Hapludolls BOSQUES 7 7 7 0,40

11 12 a 25 % Typic Hapludolls CULTIVOS 22 23 22,5 1,28

12 12 a 25 % Typic Hapludolls PASTOS 10 8 9 0,51

13 12 a 25 % Typic Melanudands BOSQUES 6 7 6,5 0,37

14 12 a 25 % Typic Melanudands CULTIVOS 25 24 24,5 1,39

15 12 a 25 % Typic Melanudands PASTOS 10 9 9,5 0,54

16 12 a 25 % Vitric Haplocryands BOSQUES 5 6 5,5 0,31

17 12 a 25 % Vitric Haplocryands PASTOS 10 11 10,5 0,60

18 12 a 25 % Vitric Hapludands BOSQUES 10 9 9,5 0,54

19 12 a 25 % Vitric Hapludands CULTIVOS 22 20 21 1,19

20 12 a 25 % Vitric Hapludands PASTOS 9 9 9 0,51

21 2 a 5 % Aquic Hapludands BOSQUES 2 2 2 0,11

22 2 a 5 % Typic Hapludolls BOSQUES 2 1 1,5 0,09

23 2 a 5 % Typic Hapludolls CULTIVOS 11 12 11,5 0,65

24 2 a 5 % Typic Hapludolls PASTOS 3 3 3 0,17

25 5 a 12 % Cumulic Hapludolls BOSQUES 4 3 3,5 0,20

26 5 a 12 % Cumulic Hapludolls PASTOS 5 7 6 0,34

27 5 a 12 % Typic Melanudands BOSQUES 3 4 3,5 0,20

28 5 a 12 % Vitric Hapludands BOSQUES 3 5 4 0,23

29 5 a 12 % Vitric Hapludands CULTIVOS 16 15 15,5 0,88

30 5 a 12 % Vitric Hapludands PASTOS 4 6 5 0,28

34

En el Cuadro 4 se observa la erosión registrada mediante el uso del simulador en las unidades homogéneas de la microcuenca, se obtuvo un valor minimo de 0,09 a t ha-1 en condiciones de pendiente de 2 a 5 % con uso de bosques en un suelo Typic Hapludolls y un valor máximo de 1,39 a t ha-1 en condiciones de pendiente de 12 a 25 % con uso de cultivos en un suelo Typic Melanudands.

Figura 12. Pérdida de suelo en los diferentes rangos de pendientes y usos de suelo en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

En la Figura 12 se observa el comportamiento de los resultados del ensayo, confrontando información de la interacción de pendiente y uso del suelo. De lo analizado, el valor de pérdida de suelo sufre un incremento directamente proporcional al incremento del valor de la pendiente; adicionalmente, el uso más sensible a la pérdida de suelo es el de cultivos, seguido por pastos y bosques, es la cobertura que mayor protección brinda al suelo, ya que su valor de erosión es el menor. Esto es corroborado por (Figueroa et. al., 1991) quienes manifiestan que la eficiencia de la vegetación para reducir la erosión depende de la altura y continuidad de la cubierta vegetal, de la densidad en la cobertura del suelo; en otras palabras, los bosques son los más efectivos para evitar la pérdida de suelo, aunque un pastizal en buenas condiciones puede tener la misma eficiencia (Loredo, 1994).

Las tasas de erosión obtenidas en los ensayos realizados, indican valores inferiores a 10 t ha-1 año-

1. Esto significa según FAO (2000), que el nivel de erosión presente en la microcuenca es leve.

4.2 Erosión Hídrica método indirecto (RUSLE)

El modelamiento de la erosión, se lo realizó en ambiente SIG, así como la generación de cada uno de los factores de la ecuación de RUSLE, los cuales fueron multiplicados entre sí, encontrando el valor de la pérdida de suelo promedio en unidades de t ha-1 año-1.

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

12 a 25 % 5 a 12 % 2 a 5 %

1,39

0,88

0,65 0,65

0,34

0,17

0,54

0,23 0,11

Ero

sió

n R

eal

t h

a -1

añ

o-1

CULTIVOS

PASTOS

BOSQUES

35

4.2.1 Determinación del Factor R: Erosividad de la lluvia

La estimación del factor R de la RUSLE en la microcuenca se lo calculó utilizando el índice modificado de Fournier. Este índice está asociado con la capacidad de la precipitación de provocar erosión hídrica, y considera la precipitación media mensual (mm) y la precipitación media anual (mm). Para la determinación de la erosividad de las lluvias, se consideraron los datos de 45 años de registro de las precipitaciones de la estación meteorológica localizada en el área de estudio. En el (Anexo 1), se observan las medias mensuales y las medias anuales de la estación meteorológica considerada.

Después de analizar el registro de precipitación comprendidos desde el año 1970-2014 de la Estación Meteorológica San José de Minas y procesar estos valores mediante la metodología planteada por Fournier (1960) usando la precipitación mensual (mm) así como la precipitación

anual (mm), se obtuvo un valor de 45,7 (Mjmm ha-1 año-1), valor representativo para el análisis

de toda la microcuenca, lo que según Linces y Castro (2015), señalan ser eventos de carácter leve.

La precipitación media mensual analizada desde 1970 hasta 2014 evidencia que las mayores precipitaciones y por ende el mayor riesgo de erosión hídrica se presenta en el mes de abril con 277,7 mm, también las menores precipitaciones se presentan en el mes de agosto con 44,2 mm y lógicamente menor riesgo de erosión.

4.2.2 Determinación del Factor K: Erodabilidad del suelo

Para el cálculo de la erodabilidad del suelo, se consideró el porcentaje de materia orgánica y la textura del horizonte superficial (Cuadro 5).

Cuadro 5. Texturas superficiales de la Microcuenca del río Cubí. Pichincha, 2015.

Textura de Suelo Superficie

ha %

Franca 3.968,42 51,21

Franco arenosa 3.033,60 39,15

Franco limosa 747 9,64

Total 7.749,01 100

En el Cuadro 5 se muestran las tres texturas superficiales predominantes en la microcuenca, se observa que la textura franca es la que predomina en la zona de estudio ocupando una superficie de 3968,42 ha que representa el 52,21% de la microcuenca. La textura franco–arenosa ocupa una superficie 3033,60 ha que representa el 39,15% y finalmente la textura franco-limosa ocupa una superficie de 747 ha que representa el 9,64% de la zona en estudio.

Los valores de K, fueron asignados usando el método de Kirkby y Morgan (1980), el cual utiliza valores obtenidos asociando la textura del suelo y contenido de materia orgánica, los cuales han sido tabulados y están en el Cuadro 6, a partir de este cuadro, se generó el mapa del factor K para las unidades de suelos encontradas en la microcuenca del Río Cubí (Anexo 3).

36

Cuadro 6. Valores del coeficiente de erodabilidad factor K de la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

Textura M.O Valores de K Superficie

ha %

Franco arenosa 2,5 0,025 10,98 0,14

Franco arenosa 2,8 0,025 22,23 0,29

Franco arenosa 2,95 0,025 147,91 1,91

Franco arenosa 3 0,025 16,68 0,22

Franco arenosa 5 0,025 541,25 6,98

Franco arenosa 5,02 0,025 76,71 0,99

Franco arenosa 5,8 0,025 46,15 0,60

Franco arenosa 7 0,025 217,61 2,81

Franco arenosa 9,59 0,025 1954,08 25,22

Franco limosa 5,9 0,043 747,00 9,64

Franca 0,7 0,045 1327,02 17,12

Franca 10,26 0,038 137,50 1,77

Franca 12,9 0,038 401,99 5,19

Franca 5,31 0,038 16,01 0,21

Franca 5,76 0,038 717,57 9,26

Franca 6,05 0,038 30,67 0,40

Franca 6,27 0,038 144,87 1,87

Franca 9,22 0,038 1192,79 15,39

Total 7.749,01 100,00

En el Cuadro 6 se indica el porcentaje de superficie que el factor k, ocupa en la zona de estudio. Con el 39, 15 % de la superficie, el valor de k= 0,025, ocupa la mayor superficie de la microcuenca y se ubica en zonas con suelos de textura franco-arenoso y con contenido de materia orgánica mayor a 2 %; con el 34,09 % están los suelos francos con materia orgánica mayor a 2 % asociados a un valor de K de 0,038; seguido con el 17,12 % están los suelos de textura franca con materia orgánica menor a 2 % que da un valor de K de 0,045 y finalmente los suelos franco-limosos con materia orgánica mayor a 2% para un valor de K de 0,043 ocupan el 9,64 % de la zona en estudio. Se observa que el 80 % de la microcuenca contiene alto contenido de materia orgánica mayor al 5 % y el 20 % restante contiene bajo contenido de materia orgánica menor al 3 %(INIAP 2009).

4.2.3 Determinación del Factor LS. Longitud y grado de la pendiente (Factor Topográfico)

Para el caso de Cubí, el cálculo del factor LS se llevó a cabo a partir del modelo digital de elevaciones (DEM). Las pendientes (S) en la microcuenca oscilan entre el 0 – 150 % (Figura 13).

37

Figura 13. Factor S (pendiente) en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

En el Cuadro 7 se muestra que en la microcuenca predominan las pendientes de 70 a 100 % (pendiente abrupta) con 3206,24 ha el 41,38 % del área de estudio, mientras que las pendientes de 2 a 5 % (pendiente débil) ocupan apenas 72,96 ha el 0,94 % de la microcuenca, nótese que la mayor área dentro de la microcuenca presenta pendiente abrupta, por otra parte la menor área dentro de la microcuenca presenta pendiente suave.

Más del 67 % de su extensión corresponde a pendientes mayores al 40%, dando valores topográficos (LS) altos.

Cuadro 7. Porcentaje de pendiente en la Microcuenca del Río Cubí. Pichincha. 2015

Porcentaje de pendientes Superficie

ha %

2 a 5 % 72,96 0,94

5 a 12 % 240,40 3,10

12 a 25 % 1689,12 21,80

25 a 40 % 485,29 6,26

40 a 70 % 696,89 8,99

70 a 100 % 3206,24 41,38

100 a 150% 1358,11 17,53

Total 7749,01 100

El factor LS resulta de la multiplicación de los sub factores L y S mediante el uso de la herramienta

raster calculator. El factor LS osciló entre 0,03 – 521,71. Este factor esta mapeado en el (Anexo 4)

38

4.2.4 Determinación del Factor C. Cobertura del suelo

Para la asignación de los distintos valores del factor C en la microcuenca se trabajó con el mapa de cobertura del DMQ nivel 3 del año 2013, posteriormente se asignó valores C a las diferentes clases de vegetación usando la tabla de Wishmer y Smith (1978).

Cuadro 8. Valores del coeficiente de cobertura factor C de la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

Cobertura del suelo Valores de C Superficie

ha %

Bosques altimontanos norte andinos siempre verdes 0,001 2414,50 31,16

Pasto natural 0,008 1380,89 17,82

Pajonales altimontanos y montanos paramunos 0,12 1279,02 16,51

Cultivos ciclo corto 0,4 1143,87 14,76

Arbustal montano de los andes del norte 0,153 650,74 8,40

Bosque secundario 0,001 324,52 4,19

Pasto cultivado 0,009 271,33 3,50

Edificaciones 1 81,41 1,05

Criadero de cerdos 1 73,44 0,95

Cultivos permanentes 0,435 62,77 0,81

Herbazal montano 0,12 32,68 0,42

Bosques bajos y arbustales altoandinos paramunos 0,001 20,35 0,26

Criadero de aves 1 5,12 0,07

Suelos desnudos 1 3,71 0,05

Arbustal secos interandinos 0,153 2,87 0,04

Cultivos semipermanentes y permanentes 0,435 1,80 0,02

Total 7.749,01 100,00

Como se observa en la Figura 14 y Cuadro 8, la cobertura de la microcuenca está dominada por bosques con un coeficiente de 0,001, ocupando un 35,61 %; seguido por pastos naturales con un coeficiente de 0,008, ocupando un 17,82 %, continua pajonales con un coeficiente de 0,12 ocupando un 16,93 %, sigue los cultivos de ciclo corto con un coeficiente de 0,4 ocupando un 14,76 %, los arbustos tienen un coeficiente de 0,153 ocupando el 8,43 % , finalmente pasto cultivado con un coeficiente de 0,009, edificaciones con un coeficiente de 1 y cultivos permanentes con un coeficiente de cobertura de 0,453 ocupan un 3,50 %, 2,11 % y 0,83 % respectivamente en el área de estudio.

39

Figura 14. Cobertura del suelo. Microcuenca del Río Perlaví, San José de Minas. 2015.

Dado el aspecto de protección que guarda la cobertura, sobre la degradación de los suelos, en la microcuenca se observa que más del 60% del área está bajo condición de alta protección, los valores de C son pequeños cuando el suelo está protegido del impacto del agua de lluvia y de la acción de la escorrentía superficial, y viceversa; es decir, a mayor valor de C, menor es la cobertura del suelo, es decir, hay menor protección. En zonas donde la cobertura vegetal es mayor al 70% la erosión hídrica es insignificante (Loredo et al,. 2000). Anexo 5.

4.2.5 Determinación del Factor P. Prácticas de conservación

Debido a que no existe información con respecto al factor P en el área de estudio, el valor asignado a este factor en el presente modelo fue de 1 ya que al ser una constante no influye en el cálculo final, metodología similar a estudios realizados por Salazar (2012).

4.2.6 Aplicación del Modelo RUSLE

Se realizó el cálculo de la interacción de los factores de la RUSLE: LS, R, K, C y P, a fin de obtener la erosión modelada en la microcuenca. Se obtuvieron valores que oscilan entre 0,0415 y 124,061 t ha -1

año-1, estos resultados fueron

reclasificados según los niveles de erosión propuestos por la FAO.

La FAO clasifica los niveles de erosión como se muestra en el Cuadro 9:

40

Cuadro 9. Niveles de erosión

Nivel de Erosión t.ha -1

. año

-1

Leve <10

Moderada 10 – 50

Fuerte 50 – 200

Muy Fuerte >200

Fuente: FAO., PNUMA. Y UNESCO. 1981. Garcia et al, 2000.

Los resultados se muestran en el Cuadro 10 del cual puede derivarse que cerca de la totalidad de

la microcuenca el 99,23 % se encuentra en un grado de erosión leve, superficies con erosión

moderada se tiene el 0,64 % y fuerte el 0,13 %.

Cuadro 10. Categorías de erosión en la Microcuenca del Río Cubí.

Categorías Rangos Superficie

ha %

Nula o leve <10 7689,43 99,23

Moderada 10 – 50 49,87 0,64

Fuerte 50 – 200 9,71 0,13

Total 7749,01 100

Por otro lado, el estudio determinó que la pérdida de suelo promedio de la microcuenca es de 1,23 t ha-1 año-1. Algunos informes (PRODESNOS, 2011 y Morgan, 2006) estiman que la tasa máxima permisible cuando se habla de erosión del suelo son de 10 t ha-1 año-1. Al observar, la distribución de los valores más altos obtenidos y su relación con su pendiente y su uso del suelo, se determina que existe una estrecha relación entre la pendiente, la cobertura y la pérdida del suelo. En otras palabras, relieve juega un papel importante en la degradación de los suelos porque a medida que el grado de inclinación se incrementa, las pérdidas de suelo también aumentan (McCool et. al,. 1987). Las áreas que presentaron erosión moderada y fuerte, son aquellas que fueron clasificadas con cobertura del suelo en cultivos además de encontrarse en pendientes pronunciadas, estos son suelos agrícolas que frecuentemente están expuestos al impacto directo de las gotas de lluvia. La vegetación, contrarresta los efectos erosivos de las lluvias y las pérdidas de suelo disminuyen, es por esta razón que a pesar de existir pendientes pronunciadas en la microcuenca es el factor cobertura vegetal (bosques) los que evitan pérdida de suelo. Es interesante notar que la integración de un modelo de erosión como la RUSLE con un SIG, permite no solamente la estimación de la erosión, sino también la localización de las áreas potencialmente más afectadas, de tal manera que las acciones de conservación pueden implementarse en puntos específicos y en una forma jerárquica; Anexo 6.

41

4.3 Comparación y validación del modelo de la Ecuación Universal de Perdida de Suelo

Revisada (RUSLE)

El modelo usado para el cálculo de la erosión hídrica fue validado, mediante la comparación de los datos modelados con los simulados en campo.

Cuadro 11. Erosión registrada en las unidades homogéneas usando el simulador en la Microcuenca del Río Cubí, Pichincha. 2015.

Polígono Pendiente Clasificación Taxonómica

Uso de suelo

Erosión Simulada

Erosión Modelada

t ha -1

año-1

t ha -1

año-1

1 12 a 25 % Humic Ustivitrands CULTIVOS 1,11 0,94

2 12 a 25 % Humic Ustivitrands PASTOS 0,57 0,05

3 12 a 25 % Thaptic Hapludands BOSQUES 0,45 1,24

4 12 a 25 % Typic Argiudolls BOSQUES 0,51 0,97

5 12 a 25 % Typic Argiudolls CULTIVOS 1,08 2,42

6 12 a 25 % Typic Argiudolls PASTOS 0,62 0,48

7 12 a 25 % Typic Hapludands BOSQUES 0,37 0,05

8 12 a 25 % Typic Hapludands CULTIVOS 1,02 3,56

9 12 a 25 % Typic Hapludands PASTOS 0,65 0,44

10 12 a 25 % Typic Hapludolls BOSQUES 0,40 0,49

11 12 a 25 % Typic Hapludolls CULTIVOS 1,28 4,87

12 12 a 25 % Typic Hapludolls PASTOS 0,51 0,25

13 12 a 25 % Typic Melanudands BOSQUES 0,37 0,28

14 12 a 25 % Typic Melanudands CULTIVOS 1,39 6,70

15 12 a 25 % Typic Melanudands PASTOS 0,54 0,85

16 12 a 25 % Vitric Haplocryands BOSQUES 0,31 0,01

17 12 a 25 % Vitric Haplocryands PASTOS 0,60 0,88

18 12 a 25 % Vitric Hapludands BOSQUES 0,54 0,65

19 12 a 25 % Vitric Hapludands CULTIVOS 1,19 3,02

20 12 a 25 % Vitric Hapludands PASTOS 0,51 0,66

21 2 a 5 % Aquic Hapludands BOSQUES 0,11 0,07

22 2 a 5 % Typic Hapludolls BOSQUES 0,09 0,33

23 2 a 5 % Typic Hapludolls CULTIVOS 0,65 1,77

24 2 a 5 % Typic Hapludolls PASTOS 0,17 0,38

25 5 a 12 % Cumulic Hapludolls BOSQUES 0,20 0,05

26 5 a 12 % Cumulic Hapludolls PASTOS 0,34 0,07

27 5 a 12 % Typic Melanudands BOSQUES 0,20 0,02

28 5 a 12 % Vitric Hapludands BOSQUES 0,23 0,86

29 5 a 12 % Vitric Hapludands CULTIVOS 0,88 1,97

30 5 a 12 % Vitric Hapludands PASTOS 0,28 0,27

El análisis comparativo entre ambos métodos, de forma tabular se presenta en el Cuadro 11, en t ha-1 año-1. . Los resultados evidencian una consistencia importante entre los valores de pérdida de suelo reportados.

42

4.3.1 Validación

La validación del modelo se realizó evaluando la precisión con que los datos simulados se correspondieron con los modelados, mediante los métodos estadísticos presentados a continuación. El ajuste de los datos simulados a los modelados se los realizó mediante el índice de correlación r, el índice de eficiencia de modelos Nash-Sutcliffe (Nash y Sutcliffe, 1970).

4.3.1.1 Índice de correlación

El modelo reproduciría perfectamente los datos medidos en el caso que la línea de regresión tenga una pendiente de 1 (Willmott, 1981 en Moriasi et al., 2007).

Figura 15. Índice de correlación entre la erosión modelada y simulada presente en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

En la Figura 15 se observa que el índice de correlación entre la erosión simulada y erosión modelada es de 0,7046. Este valor se lo considera aceptable para un modelo de erosión lo que demuestra la efectividad de lo realizado; valores mayores o iguales 0,5 son tomados como aceptables, dada la variabilidad de los datos medidos de erosión (Zhang et al., 1996) y es poco probable que aún los mejores modelos den valores mucho mayores a 0,76 (Nearing, 1998).

R² = 0,7046

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60

Ero

sió

n M

od

ela

da

t h

a -1

añ

o-1

Erosión Simulada t ha-1 año-1

43

5 CONCLUSIONES

1. La determinación de erosión hídrica, tanto por el cálculo del método directo como por el método indirecto, se obtuvieron tasas de erosión menores a 10 t ha -1

año-1, que

corresponden a un rango leve de erosión.

2. El análisis de índice de correlación entre la erosión hídrica determinada mediante el simulador de lluvia y la erosión hídrica determinada mediante el modelo RUSLE indicó una correlación de un r=0,70. Este valor los indica que la aplicabilidad del modelo es aceptable en esta zona de estudio.

3. En modelo RUSLE se determinaron tasas de erosión entre el rango de 0,0415 a 124,06 t

ha -1. Del análisis espacial se desprende que en el 99,23 % de la superficie de la microcuenca, se produce erosión.

4. El cálculo de la erosión por el método indirecto, con la utilización de la ecuación RUSLE, con la especialización de todos los factores de la misma, mediante la utilización de cartografía digital, bajo ambiente SIG, permitió obtener una visión objetiva del proceso de erosión hídrica en la zona, donde se distinguieron con facilidad el efecto-causa del proceso.

44

6 RECOMENDACIONES

1. Replicar el modelo RUSLE en varias localidades, tomando en cuenta las limitaciones del

mismo.

2. Realizar investigaciones específicas para cada factor involucrado en el modelo RUSLE, en vista que gran parte de la literatura es extranjera y lograr de esta manera llegar a obtener valores de cada factor más acordes al país.

3. Utilizar la metodología desarrollada en la presente investigación, para identificar zonas prioritarias de intervención en procesos de conservación de suelos, tanto en la cuenca estudiada, come en otras cuencas donde sea posible su extrapolación.

45

7 RESUMEN

Este estudio pretende comparar los resultados de la medición de la erosión con el uso del simulador de lluvia (método directo), con la estimación de la erosión potencial utilizando herramientas del Sistema de Información Geográfica (SIG), aplicando la fórmula Universal de Pérdida de Suelo Revisada RUSLE.

El área de estudio fue en la microcuenca del Río Cubí en la parroquia de Atahualpa, abarca una amplia gama de condiciones biofísicas y ambientales, por esta razón, se requiere de herramientas que predigan espacial y temporalmente el estado actual de degradación de sus suelos.

Para el uso del modelo RUSLE, se integraron los diferentes factores elaboradas con informaciones básicas. Los datos reales fueron de treinta zonas homogéneas estas zonas fueron determinadas mediante la combinación de tipo de cultivo, porcentaje de pendiente y tipo de suelo donde se realizaron dos simulaciones por unidad, para cada punto de simulación se calculó el valor de la perdida de suelo en T/ha.año. Donde se presentó mayor pérdida de suelo fue en aquellos determinados como cultivo y en las pendientes de rango de 12 a 25%.

Mediante el uso de ambos métodos se obtuvieron tasas de erosión menores 10 T/ha.año y una correlación lineal de 0 ,70 por lo cual no fue necesario calibrar el modelo RUSLE, el mismo determinó que el 99,23% de la superficie de la microcuenca estudiada esta con erosión leve que equivale a menos de 10 tn/ha y una erosión fuerte se encuentra en la parte central de la microcuenca donde predominan los cultivos.

46

SUMMARY

This study aims to compare the results of measuring erosion using rainfall simulator (direct method), with an estimate of the potential erosion tools using Geographic Information System (GIS), using the Universal Soil Loss Formula RUSLE revised. The study area was in the Cubi River watershed in the parish of Atahualpa, covers a wide range of biophysical and environmental conditions, therefore, it requires tools that predict spatially and temporally the current state of soil degradation. To use the model RUSLE, different factors made with basic information is integrated. Actual data were thirty homogeneous zones these areas were determined by the combination of crop type, percent slope and soil type where two simulations per unit, for each point of simulation is performed the value of soil loss was estimated at T / ha.año. Where soil loss was greater in those determined as cultivation and slopes range from 12 to 25% occurred. By using both methods erosion rates below 10 T / ha.año and a linear correlation of 0, 70 were obtained which was not necessary to calibrate the model RUSLE, the same determined that 99.23% of the surface the watershed studied this with mild erosion amounts to less than 10 tons / ha and heavy erosion is in the central part of the watershed where crops predominate.

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9 ANEXOS

Anexo 1. Valores medias mensuales y las medias anuales de Precipitación, en el período 1970 - 2014, de la estación San José de Minas. 2014.

AÑOS ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC MEDIA

1970 153,1 290,9 96,5 97,8 182,8 90,9 40,8 11,1 73,7 77,0 93,0 205,5 117,8

1971 218,9 249,6 320,4 96,6 146,5 140,7 5,3 36,6 41,8 184,4 95,6 135,7 139,3

1972 225,2 168,1 159,4 134,0 158,4 53,0 14,5 31,8 26,5 36,1 194,4 91,2 107,7

1973 91,9 40,1 72,4 166,3 201,9 67,8 67,5 65,3 111,3 64,7 96,2 143,5 99,1

1974 149,9 196,6 129,3 166,3 88,9 44,8 20,6 28,5 108,5 201,6 259,9 109,2 125,3

1975 70,6 235,9 172,9 163,4 176,2 77,6 93,7 60,1 68,3 231,8 171,9 121,3 137,0

1976 131,6 107,8 197,8 226,8 134,2 58,7 18,0 0,0 20,2 25,5 142,4 105,8 97,4

1977 85,1 37,3 172,9 71,9 61,8 56,7 20,2 45,9 80,1 122,6 50,8 134,0 78,3

1978 97,3 57,4 101,2 249,0 139,8 18,8 39,2 8,8 98,1 33,7 63,0 166,5 89,4

1979 195,4 64,6 260,8 243,6 189,8 45,6 12,9 106,0 204,5 81,3 39,8 52,8 124,8

1980 203,4 324,1 152,5 212,7 110,5 76,2 7,0 35,5 8,6 192,9 293,3 202,3 151,6

1981 146,9 348,8 284,8 293,3 167,8 63,2 119,7 86,6 26,8 166,4 173,9 202,5 173,4

1982 317,8 317,0 325,6 368,2 503,3 53,8 70,4 6,1 128,1 423,9 377,9 567,0 288,3

1983 345,8 233,6 435,1 776,5 382,4 48,3 67,1 131,7 79,5 287,7 315,2 622,5 310,5

1984 278,8 589,9 505,3 590,6 443,2 260,7 108,9 88,1 572,9 401,3 317,1 216,2 364,4

1985 432,3 102,8 209,0 333,8 392,4 37,7 69,8 130,3 302,4 292,9 116,8 390,4 234,2

1986 370,8 344,8 305,1 563,6 361,0 95,1 1,0 60,7 117,1 594,9 225,2 369,6 284,1

1987 273,5 110,3 138,5 372,2 273,8 64,9 169,8 87,2 369,3 265,7 70,6 1,0 183,1

1988 204,4 532,9 52,7 787,3 540,1 383,7 187,3 190,9 649,4 211,3 768,5 446,9 413,0

1989 840,7 483,8 847,4 457,6 413,9 456,3 216,0 6,2 190,8 966,9 57,9 103,7 420,1

1990 121,1 315,1 164,6 483,1 445,7 122,2 62,6 2,2 30,3 544,0 19,6 214,5 210,4

1991 402,0 186,8 570,9 406,6 582,8 151,8 334,4 146,3 353,6 75,5 292,7 830,5 361,2

1992 102,8 257,1 318,8 438,9 396,9 15,7 42,4 70,9 181,5 137,1 81,4 147,0 182,5

1993 390,7 419,8 544,5 633,4 348,8 33,9 68,9 16,5 158,5 161,9 338,1 514,8 302,5

1994 781,2 432,5 639,6 392,2 188,6 63,7 55,0 13,1 43,6 101,6 354,6 315,0 281,7

1995 78,4 212,5 363,0 390,8 312,7 171,4 215,1 148,5 39,5 181,7 235,9 101,3 204,2

1996 177,7 124,0 232,9 202,6 258,2 94,0 24,4 37,3 23,8 78,2 41,7 130,3 118,8

1997 309,3 93,3 236,6 228,4 103,2 111,4 0,0 0,0 53,3 126,4 250,8 78,1 132,6

1998 25,6 97,9 142,7 195,4 136,9 40,0 44,7 48,9 69,0 98,3 224,4 42,4 97,2

1999 176,7 291,2 152,5 172,8 129,4 109,2 14,2 18,6 134,9 104,5 82,1 301,5 140,6

2000 223,6 238,1 176,3 251,4 260,2 102,1 17,8 10,7 109,4 51,8 32,9 116,4 132,6

2001 135,8 108,5 152,2 63,9 78,9 79,1 10,7 0,0 57,2 1,6 155,6 181,7 85,4

2002 58,8 37,5 96,6 193,6 89,5 56,4 3,6 1,4 63,2 161,1 138,7 85,2 82,1

2003 55,7 97,1 95,6 193,1 61,9 69,9 23,4 10,8 32,9 59,2 147,0 96,5 78,6

2004 98,9 45,8 47,0 103,0 133,7 12,7 7,4 1,3 79,7 136,1 128,5 122,0 76,3

2005 102,1 192,7 115,3 100,3 36,5 34,1 21,2 21,5 23,0 68,8 120,8 172,4 84,1

2006 105,1 182,8 229,2 272,9 98,5 87,6 2,7 4,8 11,5 65,7 233,5 249,4 128,6

2007 78,2 88,2 147,8 231,0 156,5 46,8 19,8 29,4 2,3 138,1 167,0 127,5 102,7

2008 234,0 169,3 229,1 261,0 209,2 120,1 25,3 71,6 85,1 205,3 110,1 180,3 158,4

2009 198,5 155,9 152,8 49,6 93,1 69,2 14,2 7,5 12,3 38,9 20,5 207,2 85,0

2010 28,1 72,3 15,2 244,0 99,0 66,1 140,3 22,1 81,3 45,6 165,5 291,6 105,9

2011 188,4 287,9 153,3 274,0 106,2 312,0 131,8 58,0 82,8 119,8 41,5 135,3 157,6

2012 261,2 175,9 131,9 174,4 47,8 20,2 13,0 5,0 15,2 103,9 156,3 64,7 97,5

53

2013 62,9 187,1 92,4 49,9 195,8 1,0 5,7 24,5 15,0 159,1 73,6 109,6 81,4

2014 246,6 85,6 262,2 120,3 156,7 27,0 8,6 2,8 78,0 163,9 91,8 100,7 112,0

MEDIA 210,60 208,69 231,17 277,74 217,68 93,60 59,04 44,25 113,66 177,57 169,51 206,74

Fuente: Estación Meteorológica San José de Minas

Anexo 2. Texturas superficiales en la Microcuenca del río Cubí. Pichincha 2015.

54

Anexo 3. Mapa de erodabilidad del suelo Factor K en la Microcuenca del rio Cubí. Pichincha 2015

55

Anexo 4. Mapa del Factor LS en la Microcuenca del rio Cubí. Pichincha 2015

56

Anexo 5. Mapa del Factor C en la Microcuenca del rio Cubí. Pichincha 2015

57

Anexo 6. Mapa de la Erosión Hídrica obtenida por la RUSLE en la Microcuenca del rio Cubí. Pichincha 2015

58

Anexo 7. Fotografías

Fotografía 1. Selección del sitio de la simulación.

Fotografía 2. Ubicación de la caja de recolección de muestra.

59

Fotografía 3. Instalación y nivelación del soporte.

Fotografía 4. Instalación de las canaletas para que el sedimento pueda fluir hacia la caja de

recolección de muestra.

60

Fotografía 5. Llenado de la regadera volteándola sobre su posición en el soporte.

Fotografía 6. Remover el tapón e inicia la simulación.

61

Fotografía 7. Recolección de sedimento en fundas etiquetadas para su transporte a laboratorio.

Fotografía 8. Secado de los sedimentos.

62

Fotografía 9. Pesaje y registro de los sedimentos.

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